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Python X

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Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn

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Machine Learning Kochbuch - Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning

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Design Patterns für Machine Learning - Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline

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Praxisbuch Unsupervised Learning - Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren

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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

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Deep Learning - Grundlagen und Implementierung - Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren

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Python One-Liners - Profi-Programmierung durch kurz gefasstes Python

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PyTorch für Deep Learning - Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen

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PyTorch kompakt - Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

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Handbuch Data Science mit Python - Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten

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GANs mit PyTorch selbst programmieren - Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks

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