PDF kostenlos Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme (Animals), by Aurélien Géron
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme (Animals), by Aurélien Géron
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Pressestimmen
Dieses Buch ist eine ausgezeichnete Einführung in Theorie und Praxis der Problemlösung mit neuronalen Netzen. Es behandelt alle Kernpunkte, die Sie zum Entwickeln effektiver Anwendungen benötigen, und gibt Ihnen genug Hintergrundwissen, um die neuesten Forschungsergebnisse zu verstehen. Ich kann dieses Buch jedem empfehlen, der sich für die Praxis von ML interessiert. Author: Pete Warden, Mobile Lead bei TensorFlow
Autorenkommentar
Aurélien Géron arbeitet als Consultant für Machine Learning. Als ehemaliger Mitarbeiter von Google hat er von 2013 bis 2016 das YouTube-Team zur Klassifikation von Videos geleitet. Er war von 2002 bis 2012 Gründer und CTO von Wifirst, einem führenden Wireless ISP in Frankreich; 2001 war er Gründer und CTO von Polyconseil, der Firma, die inzwischen den Carsharing-Dienst Autolib' verwaltet. Davor war er als Ingenieur in verschiedenen Bereichen tätig: Finanzen (JP Morgan und Société Générale), Verteidigung (das Department of Defense in Kanada) und Gesundheit (Bluttransfusionen). Er hat einige technische Bücher veröffentlicht (zu C++, WiFi und Internetarchitekturen) und war Dozent für Informatik in einer französischen Ingenieursschule. Sonstige wissenswerte Dinge: Er hat seinen drei Kindern beigebracht, mit den Fingern binär zu zählen (bis 1023), hat Mikrobiologie und Evolutionsgenetik studiert, bevor er sich der Softwareentwicklung zugewandt hat, und sein Fallschirm ging bei seinem zweiten Absprung nicht auf.
Alle Produktbeschreibungen
Produktinformation
Taschenbuch: 576 Seiten
Verlag: O'Reilly (11. Dezember 2017)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3960090617
ISBN-13: 978-3960090618
Größe und/oder Gewicht:
16,7 x 3,4 x 24,3 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
4.0 von 5 Sternen
3 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 30.710 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Ich schreibe aktuell meine Bachelorarbeit, in der es unter anderem um Machine- und Deeplearning geht. Vor meiner Arbeit war ich Einsteiger in diesen Themen aber mit der Hilfe davon konnte ich mich sehr schnell arbeiten. Wenn ich keine Ärger mit meinem Prof bekommen würde, würde ich am liebesten nur dieses Buch für meine Arbeit nutzen ;)
An sich ist das Buch sehr gut und führt einen, für mich etwas zu langsam und etwas zu flach, ins Thema ein. Dafür sind die Methoden sehr gut beschrieben und gute Beispiele wurden gewählt. Eigentlich verdient das Buch 5 Sterne, wenn leider nicht auch die Fachbegriffe mit übersetzt worden sind. Das ist für mich extrem störend, da ich sonst die Literatur in englisch lese und kaufe.Somit ist es für mich immer ein Umdenken und übersetzen ins Englische. Was mich aber irritiert ist, dass manchmal doch die englischen Begriffe verwendet werden und dann nicht alles übersetzt wird.So wird "Overfitting" benutzt aber dann "überwachtes Lernen" und "k-nächste-Nachbarn" übersetzt.Für mich ist das Buch eine abslute kaufempfehlung, aber in englischer Sprache. (Habe es in der örtlichen Buchhandlung im Urlaub gekauft, sonst hätte ich es hier in englisch bestellt)
Das Buch erklährt sowohl die Grundlagen des Machine Learnings, als auch die Fortgeschritteneren Techniken der Neuronalen Netze und des Deep Learnings sehr ausführlich und verständlich.Im ersten Teil des Buches werden die Grundlagen für Machine Learning Projekte und die wichtigsten Modelle wie SVMs und Entscheidungsbäume detailiert und mit vielen Grafiken und Beispielen unterstützt erklährt.Auch worauf bei Machine Learning Projekten zu achten ist und wiso die richtige Behandlung der Daten so wichtig ist wird sehr gut und verständlich erklährt (was in vielen anderen Büchern etwas zu kurz kommt).Der gesammte Zweite Teil des Buches widmet sich dann den Neuronalen Netzen und dem Deep Learning.Dabei wird zunächst eine Einführung in Tensorflow gegeben, bevor die Struktur und das Training von Neuronalen Netzen behandelt wird. Die Einführung in Tensorflow ist dabei leider sehr kurz (ca 25 Seiten) und nach dem Kapitel hatte ich kein wirkliches Verständniss des Frameworks erlangt. Ohne viel weitere Einarbeitung in das Framework TensorFlow ist es glaube ich nicht möglich einfach so ein Machine Learning Projekt damit zu entwickeln.Das alle Beispiele die im Buch vorgestellt werden (und noch einige mehr) online frei verfügbar sind, hilft jedoch sehr beim ausprobieren und erlernen der Projekte.Die Anschließenden Kapitel über verschiedene, gängige Verschaltungsweisen von Neuronalen Netzen (wie Convolutional-Networks und Recurrent-Neural-Networks) sind wieder sehr gut gemacht und vermitteln ein wirklich gutes Wissen über die Funktion und den Einsatz dieser Netz-Architekturen.Vor- und Nachteile:+ Sehr ausführliche Einführung in die Grundlagen+ Auch der Umgang mit den Daten wird herforragend beschrieben (was leider in vielen anderen Büchern zu kurz kommt)+ Alle Beispiele sind online auf github verfügbar+ Das Buch ist sehr gut strukturiert und sehr umfangreich- Die Einführung und Nutzung von TensorFlow kaum ausreichend um eigene Projekte realisieren zu können- Leichter zu verwendende Frameworks (wie Keras) werden nicht diskutiertFazit:Insgesammt ist das Buch ein toller und umfassender Einstieg ins Machine Learning. Vorkenntnisse werden kaum vorausgesetzt. Nur wer eigene TensorFlow Projekte erstellen will, sollte sich nach zusätzlichen Quellen umsehen.
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