SEGOR-electronics, Berlin-Charlottenburg

Bücher & Hefte

Ob Sie noch auf der Suche nach der richtigen Drohne sind, das Fliegen, Fotografieren und Filmen mit einer Drohne erlernen oder als Selberbauer alles über Aufbau und Funktionsweise lernen wollen: Dieses reich illustrierte, praxisnah geschriebene Buch begleitet Sie vom Einstieg bis zu Ihren ersten Flügen.

Lassen Sie sich von Deep Learning nicht abschrecken! Dank Frameworks wie Keras und TensorFlow ist der schnelle Einstieg in die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen nun auch für Softwareentwickler ohne umfassende Machine-Learning-Kenntnisse möglich. Mit den Rezepten aus diesem Buch lernen Sie, typische Aufgabenstellungen des Deep Learning zu lösen, wie etwa die Klassifizierung und Generierung von Texten, Bildern und Musik.

Fasziniert Sie die wunderbare Welt von Modelleisenbahnen? Sind Sie auch von der Leistungsfähigkeit der kleinen digitalen Helfer begeistert? In »Digitale Modellbahn selbstgebaut« finden Sie alle Informationen, um eine Modellbahn aufzubauen – mit Märklin-Gleisen, Weichen, Signalen, Landschaftselementen und den notwendigen Digitalkomponenten. Dabei spielt es keine Rolle, ob Sie Experte oder Anfänger sind. Denn alles wird erklärt, Schritt für Schritt.

Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind – von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen – wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle auswählen, Dimensionalität reduzieren und vieles mehr.

Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle stark beeinflusst. In diesem praxisnahen Buch lernen Sie Techniken, um Merkmale – numerische Repräsentationen eines bestimmten Aspekts von Rohdaten – zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen. Jedes Kapitel führt Sie durch eine spezifische Aufgabe der Datenanalyse wie etwa die Darstellung von Text- oder Bilddaten. Diese Beispiele veranschaulichen die wichtigsten Prinzipien der Merkmalskonstruktion.

As an incredibly cheap, credit-card sized computer, the Raspberry Pi is breaking down barriers by encouraging people of all ages to experiment with code and build new systems and objects; and this book provides readers with inspiring and insightful examples to explore and build upon.