40 Algorithmen für Data Science und KI
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Beschreibung
KI-Verfahren für Entwickler*innen – alles, was Sie brauchen, in praktischen Steckbriefen
KI ist nicht gleich KI – und längst nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. In diesem Buch finden Sie 40 zentrale Algorithmen und Verfahren aus Data Science und Künstlicher Intelligenz, die Sie als Entwicklerin oder Entwickler kennen sollten. KI-Berater Matthieu Deru und Alassane Ndiaye vom Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz stellen Ihnen jedes Verfahren in einem einheitlichen Steckbrief vor: mit Anwendungsfällen, Praxistipps, Stärken und Grenzen sowie lauffähigen Codebeispielen. So wählen Sie für jedes Projekt das richtige Verfahren aus und setzen es mit Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch, JAX oder JavaScript direkt um. Ideal zum Lernen, Vergleichen und Nachschlagen – im Studium wie im Beruf.
- 40 grundlegende Verfahren aus Data Science und KI im Überblick
- Praxisnahe Codebeispiele in Python und JavaScript
- Mit Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX – für Studium und Beruf
Aus dem Inhalt:
- K-Nearest-Neighbours
- Lineare und logistische Regression
- Entscheidungsbäume und Random Forests
- Support-Vector-Maschinen
- Clustering-Verfahren
- Naive Bayes
- Neuronale Netze und Deep Learning
- Training mit Keras, TensorFlow und PyTorch
- KI im Browser mit JavaScript
- Generative Verfahren
- Reinforcement Learning
KI-Verfahren, die jeder kennen sollte, kompakt dargestellt
Anwendungsfälle, Praxistipps, Stärken und Grenzen
Implementierungen mit Keras, TensorFlow, PyTorch und mehr
Autor*in
Alassane Ndiaye
Dr. Alassane Ndiaye ist als Senior Software-Engineer (R&D) und Projektleiter seit über 25 Jahren am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowohl in Forschungs- als auch in Industrie- und Transferprojekten tätig.
Themen in »40 Algorithmen für Data Science und KI«
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