"Practical Machine Learning in JavaScript" von Charlie Gerard gilt als ein wichtiger Leitfaden für Webentwickler, die Machine Learning mit JavaScript und TensorFlow.js meistern möchten. Diese Ausgabe bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen und praktische Beispiele, um Ihnen zu helfen, Machine-Learning-Modelle direkt in Webanwendungen zu integrieren.
Sie werden wertvolles Wissen darüber erwerben, wie Sie moderne Technologien anwenden können, um intelligente und interaktive Websites zu erstellen. Laden Sie "Practical Machine Learning in JavaScript: TensorFlow.js for Web Developers" noch heute als PDF herunter, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern.
Für wen ist diese Ausgabe empfohlen?
- Webentwickler: Das Handbuch hilft Ihnen, Machine Learning zu meistern und in Ihre Webanwendungen zu integrieren.
- Dateningenieure: Sie werden lernen, wie Sie Machine Learning in einer Webumgebung anwenden und Ihre beruflichen Fähigkeiten erweitern können.
- Studenten und Dozenten: Das Buch wird eine ausgezeichnete Bildungsressource für Kurse über Machine Learning und Webentwicklung sein.
- IT-Profis und Enthusiasten: Die Ausgabe ist nützlich für alle, die sich für Machine Learning und seine praktischen Anwendungen interessieren.
Was ist im Buch "Practical Machine Learning in JavaScript: TensorFlow.js for Web Developers" enthalten?
Es enthält detailliertes Material, das alle notwendigen Aspekte der Beherrschung von Machine Learning mit JS und TensorFlow.js abdeckt. Der Autor beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte des Machine Learning und erklärt, wie diese auf die Webentwicklung angewendet werden. Sie werden lernen, wie Sie TensorFlow.js installieren und einrichten und es zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen verwenden.
Das Buch behandelt dann verschiedene Machine-Learning-Algorithmen wie lineare Regression, Klassifikation, Clustering und neuronale Netze.Der Autor bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Implementierung dieser Algorithmen in JavaScript, sodass Sie das erworbene Wissen sofort in die Praxis umsetzen können. Das Buch legt auch Wert auf Datenverarbeitung, -vorbereitung und -visualisierung, die wesentliche Bestandteile des Machine-Learning-Prozesses sind.
Einzelne Kapitel sind der Integration von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen gewidmet. Sie erhalten nützliche Tipps und Beispiele, die Ihnen helfen, Modelle auf einer Website bereitzustellen und die Benutzererfahrung zu verbessern. Das Buch schließt mit einer Diskussion über fortgeschrittene Themen und neue Möglichkeiten, die Machine Learning in der Webumgebung bietet.
Mehr über den Autor des Buches
FAQ für "Practical Machine Learning in JavaScript: TensorFlow.js for Web Developers"
Welche Hauptthemen behandelt diese Ausgabe?
Sie behandelt die Grundlagen des Machine Learning, das Einrichten und Verwenden von TensorFlow.js, die Implementierung verschiedener Machine-Learning-Algorithmen in JS, Datenverarbeitung und -visualisierung sowie die Integration von Modellen in Webanwendungen.
Welche Fähigkeiten kann ich durch das Studium von "Practical Machine Learning in JavaScript" entwickeln?
Sie werden Fähigkeiten im Umgang mit TensorFlow.js, der Erstellung und Schulung von Machine-Learning-Modellen, deren Integration in Webanwendungen sowie der Analyse und Visualisierung von Daten entwickeln.
Welche JavaScript-Bibliotheken werden im Buch behandelt?
Die Ausgabe untersucht gründlich TensorFlow.js und andere nützliche Bibliotheken für Datenanalyse und Machine Learning, die in der Webentwicklung weit verbreitet sind.
Ist das Lehrbuch für absolute Anfänger im Umgang mit TensorFlow.js geeignet?
Ja, es ist für Anfänger geeignet. Der Autor beginnt mit grundlegenden Konzepten und geht schrittweise zu komplexeren Themen über, sodass es einfach ist, das Material zu verstehen und das erworbene Wissen in die Praxis umzusetzen.
Wie hilft das Buch bei der praktischen Anwendung des Wissens?
Es enthält zahlreiche praktische Beispiele und Aufgaben, die Ihnen helfen, das erworbene Wissen sofort in die Praxis umzusetzen. Sie werden in der Lage sein, reale Projekte zu erstellen und die Ergebnisse Ihrer Arbeit zu sehen.
Informationen
| Autor: | Charlie Gerard | Sprache: | English |
| Verlag: | Apress | ISBN-13: | 978-1484264171 |
| Veröffentlichungsdatum: | November 17, 2020 | ISBN-10: | 1484264177 |
| Drucklänge: | 340 Seiten | Kategorie: | Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Bücher |
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