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Springer Machine Learning with Quantum Computers (Englisch, Hardcover, Francesco Petruccione, Maria Schuld) (9783030830977)
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Schuld:Machine Learning with Quantum Co, Fachbücher von Maria Schuld, Maria Schuld Francesco Petruccione
Das Buch "Schuld: Machine Learning with Quantum Co" bietet eine umfassende Einführung in die Forschung im Bereich des quantenbasierten maschinellen Lernens. Es behandelt eine Vielzahl von Ansätzen, die von kurzfristigen bis hin zu fehlertoleranten quantenmechanischen Lernalgorithmen reichen. Die Inhalte sind sowohl theoretischer als auch praktischer Natur und zielen darauf ab, zu verstehen, wie Quantencomputer aus Daten lernen können. Zu den behandelten Themen gehören parametrische Quanten-Schaltungen, hybride Optimierung, Datenkodierung, Quantenmerkmalskarten und Kernel-Methoden, Quantenlerntheorie sowie Quantenneuronale Netze. Die zweite Auflage erweitert das Material über das überwachte Lernen hinaus und legt einen besonderen Schwerpunkt auf die Entwicklungen im Bereich des quantenbasierten maschinellen Lernens, die in den letzten Jahren zu beobachten waren. Das Buch richtet sich an Computerwissenschaftler und Physiker auf Graduiertenebene und darüber hinaus.
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Machine Learning with R, Fachbücher von Abhijit GhatakDas Buch "Machine Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und deren Anwendung in verschiedenen Kontexten. Es ist in zwei Hauptteile gegliedert. Der erste Teil vermittelt die theoretischen Grundlagen der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeit und Datenverteilungen sowie deren Relevanz für das maschinelle Lernen. Hierbei werden die mathematischen und statistischen Aspekte des maschinellen Lernens detailliert behandelt, einschliesslich der Konzepte und Einschränkungen, die bei der Gestaltung von Lernalgorithmen zu beachten sind. Der zweite Teil des Buches widmet sich den Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens. Jeder Algorithmus wird mathematisch durchgearbeitet und in R kodiert, um massgeschneiderte Lernanwendungen zu erstellen. Das Buch enthält zahlreiche ausgearbeitete Beispiele und R-Codes, die es den Lesenden ermöglichen, den Code an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Es richtet sich an Forscher, die R für maschinelles Lernen nutzen möchten, sowie an alle, die die praktischen Aspekte der Implementierung von Lernalgorithmen für die Datenanalyse verstehen wollen.60,98 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with PySpark, Fachbücher von Pramod SinghDas Buch "Machine Learning with PySpark, Second Edition" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PySpark 3.1 zur Entwicklung datengetriebener, intelligenter Anwendungen. Es behandelt die Grundlagen von Apache Spark und die neuesten Aktualisierungen des Frameworks. Die Leserinnen und Leser werden in die Implementierung traditioneller Machine Learning-Algorithmen eingeführt und lernen, wie man natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme anwendet. Das Buch vermittelt Kenntnisse über die Auswahl von Machine Learning-Algorithmen, Datenaufnahme und -verarbeitung zur Lösung von Geschäftsproblemen. Es enthält praktische Demonstrationen zum Aufbau von überwachten Machine Learning-Modellen wie linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Darüber hinaus wird die Automatisierung von Prozessen mithilfe von Spark-Pipelines sowie die Anwendung von unüberwachten Modellen wie K-Means und hierarchischer Clusterung behandelt. Ein Abschnitt zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) umfasst Textverarbeitung, Text Mining und Embeddings für Klassifikationen. Diese aktualisierte Ausgabe führt auch Koalas in Spark ein und zeigt, wie man Datenworkflows mit Airflow und der neuesten ML-Bibliothek von PySpark automatisiert.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with Python, Fachbücher von Amin ZollanvariDas Buch "Machine Learning with Python" bietet eine umfassende Einführung in die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, sowohl aus theoretischer als auch praktischer Sicht. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und anderer quantitativer Fachrichtungen, die ein fundiertes Verständnis für die Methoden des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Die Auswahl der Themen basiert auf der praktischen Anwendbarkeit der Methoden, die für Studierende mit einem typischen mathematischen Hintergrund von Bedeutung sind. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Nachbarnsuche, lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Lernen, Modellbewertung und -auswahl, Dimensionsreduktion, Clustering und tiefes Lernen. Zudem wird eine Einführung in grundlegende Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen gegeben, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost und Keras mit TensorFlow-Backend. Zwei Kapitel sind speziell der Vermittlung notwendiger Python-Programmierkenntnisse gewidmet, was das Buch zu einer eigenständigen Ressource für Studierende mit unterschiedlichen Programmierhintergründen macht.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Schuld:Machine Learning with Quantum Co (Englisch, Softcover, Maria Schuld, Maria Schuld|Francesco Petruccione) (54674787)Springer Schuld:Machine Learning with Quantum Co (Englisch, Softcover, Maria Schuld, Maria Schuld|Francesco Petruccione) (54674787)139,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Practical Machine Learning with AWS, Fachbücher von Himanshu Singh
"Practical Machine Learning with AWS" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an Entwickler und Datenwissenschaftler richtet, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen in der Cloud vertiefen möchten. Das Buch ist in drei Teile gegliedert und bietet eine strukturierte Herangehensweise an die Nutzung von AWS-Diensten für maschinelles Lernen. Im ersten Teil werden grundlegende Cloud-Konzepte und Terminologien vorgestellt, die für das Verständnis von AWS-Diensten wie S3, EC2 und CloudFormation unerlässlich sind. Der zweite Teil widmet sich der praktischen Anwendung von SageMaker, einem leistungsstarken Tool zur Erstellung, Schulung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen. Im dritten Teil werden weitere AWS-Dienste wie Amazon Comprehend und Amazon Forecast behandelt, die zusätzliche Möglichkeiten zur Analyse und Vorhersage bieten. Am Ende des Buches sind die Leser in der Lage, den gesamten maschinellen Lernprozess von der Datenverarbeitung bis zur Bereitstellung zu automatisieren und sich auf die AWS Certified Machine Learning-Specialty-Zertifizierungsprüfung vorzubereiten.
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Springer Machine Learning with Quantum Computers (Englisch, Hardcover, Francesco Petruccione, Maria Schuld) (9783030830977)Springer Machine Learning with Quantum Computers (Englisch, Hardcover, Francesco Petruccione, Maria Schuld) (9783030830977)139,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Schuld:Machine Learning with Quantum Co, Fachbücher von Maria Schuld, Maria Schuld Francesco PetruccioneDas Buch "Schuld: Machine Learning with Quantum Co" bietet eine umfassende Einführung in die Forschung im Bereich des quantenbasierten maschinellen Lernens. Es behandelt eine Vielzahl von Ansätzen, die von kurzfristigen bis hin zu fehlertoleranten quantenmechanischen Lernalgorithmen reichen. Die Inhalte sind sowohl theoretischer als auch praktischer Natur und zielen darauf ab, zu verstehen, wie Quantencomputer aus Daten lernen können. Zu den behandelten Themen gehören parametrische Quanten-Schaltungen, hybride Optimierung, Datenkodierung, Quantenmerkmalskarten und Kernel-Methoden, Quantenlerntheorie sowie Quantenneuronale Netze. Die zweite Auflage erweitert das Material über das überwachte Lernen hinaus und legt einen besonderen Schwerpunkt auf die Entwicklungen im Bereich des quantenbasierten maschinellen Lernens, die in den letzten Jahren zu beobachten waren. Das Buch richtet sich an Computerwissenschaftler und Physiker auf Graduiertenebene und darüber hinaus.139,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with R, Fachbücher von Abhijit GhatakDas Buch "Machine Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und deren Anwendung in verschiedenen Kontexten. Es ist in zwei Hauptteile gegliedert. Der erste Teil vermittelt die theoretischen Grundlagen der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeit und Datenverteilungen sowie deren Relevanz für das maschinelle Lernen. Hierbei werden die mathematischen und statistischen Aspekte des maschinellen Lernens detailliert behandelt, einschliesslich der Konzepte und Einschränkungen, die bei der Gestaltung von Lernalgorithmen zu beachten sind. Der zweite Teil des Buches widmet sich den Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens. Jeder Algorithmus wird mathematisch durchgearbeitet und in R kodiert, um massgeschneiderte Lernanwendungen zu erstellen. Das Buch enthält zahlreiche ausgearbeitete Beispiele und R-Codes, die es den Lesenden ermöglichen, den Code an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Es richtet sich an Forscher, die R für maschinelles Lernen nutzen möchten, sowie an alle, die die praktischen Aspekte der Implementierung von Lernalgorithmen für die Datenanalyse verstehen wollen.60,98 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with PySpark, Fachbücher von Pramod SinghDas Buch "Machine Learning with PySpark, Second Edition" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PySpark 3.1 zur Entwicklung datengetriebener, intelligenter Anwendungen. Es behandelt die Grundlagen von Apache Spark und die neuesten Aktualisierungen des Frameworks. Die Leserinnen und Leser werden in die Implementierung traditioneller Machine Learning-Algorithmen eingeführt und lernen, wie man natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme anwendet. Das Buch vermittelt Kenntnisse über die Auswahl von Machine Learning-Algorithmen, Datenaufnahme und -verarbeitung zur Lösung von Geschäftsproblemen. Es enthält praktische Demonstrationen zum Aufbau von überwachten Machine Learning-Modellen wie linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Darüber hinaus wird die Automatisierung von Prozessen mithilfe von Spark-Pipelines sowie die Anwendung von unüberwachten Modellen wie K-Means und hierarchischer Clusterung behandelt. Ein Abschnitt zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) umfasst Textverarbeitung, Text Mining und Embeddings für Klassifikationen. Diese aktualisierte Ausgabe führt auch Koalas in Spark ein und zeigt, wie man Datenworkflows mit Airflow und der neuesten ML-Bibliothek von PySpark automatisiert.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with Python, Fachbücher von Amin ZollanvariDas Buch "Machine Learning with Python" bietet eine umfassende Einführung in die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, sowohl aus theoretischer als auch praktischer Sicht. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und anderer quantitativer Fachrichtungen, die ein fundiertes Verständnis für die Methoden des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Die Auswahl der Themen basiert auf der praktischen Anwendbarkeit der Methoden, die für Studierende mit einem typischen mathematischen Hintergrund von Bedeutung sind. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Nachbarnsuche, lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Lernen, Modellbewertung und -auswahl, Dimensionsreduktion, Clustering und tiefes Lernen. Zudem wird eine Einführung in grundlegende Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen gegeben, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost und Keras mit TensorFlow-Backend. Zwei Kapitel sind speziell der Vermittlung notwendiger Python-Programmierkenntnisse gewidmet, was das Buch zu einer eigenständigen Ressource für Studierende mit unterschiedlichen Programmierhintergründen macht.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Schuld:Machine Learning with Quantum Co (Englisch, Softcover, Maria Schuld, Maria Schuld|Francesco Petruccione) (54674787)Springer Schuld:Machine Learning with Quantum Co (Englisch, Softcover, Maria Schuld, Maria Schuld|Francesco Petruccione) (54674787)139,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning with AWS, Fachbücher von Himanshu Singh"Practical Machine Learning with AWS" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an Entwickler und Datenwissenschaftler richtet, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen in der Cloud vertiefen möchten. Das Buch ist in drei Teile gegliedert und bietet eine strukturierte Herangehensweise an die Nutzung von AWS-Diensten für maschinelles Lernen. Im ersten Teil werden grundlegende Cloud-Konzepte und Terminologien vorgestellt, die für das Verständnis von AWS-Diensten wie S3, EC2 und CloudFormation unerlässlich sind. Der zweite Teil widmet sich der praktischen Anwendung von SageMaker, einem leistungsstarken Tool zur Erstellung, Schulung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen. Im dritten Teil werden weitere AWS-Dienste wie Amazon Comprehend und Amazon Forecast behandelt, die zusätzliche Möglichkeiten zur Analyse und Vorhersage bieten. Am Ende des Buches sind die Leser in der Lage, den gesamten maschinellen Lernprozess von der Datenverarbeitung bis zur Bereitstellung zu automatisieren und sich auf die AWS Certified Machine Learning-Specialty-Zertifizierungsprüfung vorzubereiten.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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