. . . . Spricht man von den heutigen Formen künstlicher Intelligenz kommt man unweigerlich auf die Neuronalen Netze zu sprechen. Mit konkreten Beispielen, einem Minimum an Theorie und zwei unmittelbar anwendbaren Python-Frameworks - Scikit-Learn und TensorFlow - verhilft Ihnen der Autor Aurélien Géron zu einem intuitiven Verständnis der Konzepte und Tools für das Entwickeln intelligenter Systeme. . ... Sehr gute Kennt­nisse im Bereich Machine Learning, Deep Neural Networks, Recurrent Neural ... Learning, Neural Network, ... scikit-learn. . . Bagging und Pasting in Scikit-Learn. . . . The applied models range from classic time series analysis to sequence learning with neural networks. Durch erste Erfahrung im Bereich Machine Learning bist Du insbesondere mit Deep Learning-Konstrukten (z.B. . . recurrent neural network . . . Machine Learning | Scikit-learn Einführung in die Künstlichen Neuronalen Netze. systems. . Im Kern sind dies auch nur Algorithmen, welche komplexe Muster in den Daten identifizieren, dann lernen und abschließend darauf Vorhersagen treffen. . . ... Learning with Scikit-Learn . . . . Azure Machine Learning service includes advanced capabilities to automatically recommend machine learning pipeline that is composed of the best featurization steps and best algorithm, and the best hyperparameters, based on the target metric you set. . . indistrict heating and cooling . . DecisionTreeClassifier, Deep Neural Networks, LSTMs) bestens vertraut. scikit-learn: Machine Learning in Python ; scikit-neuralnetwork: "Deep neural network implementation without the learning cliff!