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Data Science mit AWS: End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren
1, 2022
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Deep Learning Kochbuch: Praxisrezepte für einen schnellen Einstieg
1, 2019
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Generatives Deep Learning: Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen
1, 2020
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Praktische Statistik für Data Scientists: 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python
1, 2021
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PyTorch für Deep Learning: Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen
1, 2020
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MLOps – Kernkonzepte im Überblick: Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren
1, 2021
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Kapitel 6: Eine Reise in die Welt der Klänge
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 7: PyTorch-Modelle debuggen
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 9: Praxiserprobte PyTorch-Modelle in Aktion
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 8: PyTorch im Produktiveinsatz
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 4: Transfer Learning und andere Kniffe
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 1: Einstieg in PyTorch
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Intro
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 2: Bildklassifizierung mit PyTorch
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 5: Textklassifizierung
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 3: Neuronale Konvolutionsnetze (CNNs)
PyTorch Für Deep Learning, 2020
2020
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Kapitel 10: Eine Reverse-Image-Suchmaschine erstellen
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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Vorwort
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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Kapitel 9: Ein vortrainiertes Netzwerk zur Bilderkennung verwenden
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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Kapitel 15: Musik und Deep Learning
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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Kapitel 16: Machine-Learning-Systeme in Produktion bringen
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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Kapitel 14: Piktogramme mithilfe von neuronalen Netzwerken erzeugen
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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Kapitel 2: Fehlerbehebung
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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Kapitel 13: Bilder mit Autoencodern erzeugen
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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Intro
Deep Learning Kochbuch, 2019
2019
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