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Einführung in das eBook
Da maschinelles Lernen zunehmend genutzt wird, um Muster zu finden, Analysen durchzuführen und Entscheidungen zu treffen - manchmal ohne die endgültigen Eingaben von Menschen, die möglicherweise von diesen Erkenntnissen betroffen sind -, ist es entscheidend, in die Einbindung weiterer Stakeholder zu investieren. Dieses Buch mit Python-Projekten zum maschinellen Lernen versucht genau das zu tun: Den Entwicklern von heute und morgen Tools zur Verfügung zu stellen, mit denen sie das maschinelle Lernen besser verstehen, bewerten und gestalten können, um sicherzustellen, dass es uns allen dient.
In diesem Buch werden Sie mit einer Python-Programmierumgebung vertraut gemacht, sofern Sie noch keine haben. Anschließend erhalten Sie im Kapitel „Einführung in das maschinelle Lernen“ ein konzeptionelles Verständnis des maschinellen Lernens. Im Folgenden werden drei Python-Maschinelle Lernprojekte beschrieben . Sie helfen Ihnen beim Erstellen eines Klassifikators für maschinelles Lernen, beim Aufbau eines neuronalen Netzwerks zum Erkennen handgeschriebener Ziffern und geben Ihnen einen Hintergrund für vertiefendes Lernen, indem Sie einen Bot für Atari erstellen.
Diese Kapitel wurden ursprünglich als Artikel in der DigitalOcean Community veröffentlicht, die von Mitgliedern der internationalen Softwareentwickler-Community verfasst wurden. Wenn Sie daran interessiert sind, zu dieser Wissensbasis beizutragen, sollten Sie ein Tutorial für dieWrite for DOnations program vorschlagen. DigitalOcean bietet Autoren die Zahlung an und spendet eine entsprechende Spende an technisch ausgerichtete gemeinnützige Organisationen.
Andere Bücher in dieser Reihe
Wenn Sie Python lernen oder nach Referenzmaterial suchen, können Sie unser kostenloses Python-eBookHow To Code in Python 3 herunterladen
Weitere Programmiersprachen und DevOps-Artikel finden Sie in unserer Wissensdatenbank von über2,100 tutorials.
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