Bis einschließlich 29. September 2021 bieten wir euch gleich fünf E-Books aus dem Machine-Learning-Regal für die Hälfte! Update: und ein Python-Lehrbuch!
Generatives Deep Learning
„Drowned in the sun“, dröhnt Kurt Cobains rohe und gleichzeitig so verletzt klingende Stimme durch meine Lautsprecher. Kurz darauf das bekannte, wütende Gitarrengeschrammel, und schließlich ordentlich Krach von den Drums. Ja, tatsächlich, der neue Song klingt nach Nirvana, aber wie ein YouTube-User kommentiert: „This is what it’s like if you have a dream you’re seeing Nirvana live but you can’t quite figure out what song they’re playing“. Ein undefinierbarer Musikbrei, nirgends mag das Ohr hängen bleiben, keine Textzeile spielt sich mir ins Hirn. Dennoch mehr Nirvana als wir in den vergangenen 27 Jahren zu hören bekamen. Und ein gutes Projekt, für das nicht nur Cobains Werke, sondern auch die anderer Künstler des (traurigen) Club 27 durch neuronale Netze geschickt und schließlich von künstlicher Intelligenz komponiert wurden, mit einer wichtigen Botschaft.
Wollt ihr es auch ausprobieren? Ich wäre, ganz 90er Jahre Kid, gespannt. Gibt auch ’nen passenden Buchtipp, nämlich, voilà, David Fosters „Generatives Deep Learning“. Damit lernt ihr, wie ihr Maschinen das Malen, Schreiben und das Komponieren beibringt. Ausführlich haben wir das Buch bereits an dieser Stelle vorgestellt, die E-Book-Ausgabe bekommt ihr für 15,99 € statt 31,99 €.
PyTorch für Deep Learning
Bleiben wir bei Bild, Ton und Text: Wer erfahren will, wie sich mit der Open Source-Bibliothek PyTorch Modelle mit diesen drei Datentypen füttern und trainieren lassen, sollte sich Ian Pointers Handbuch „PyTorch für Deep Learning“ ansehen. Der erfahrene Data Engineer hat dabei auch Entwickler:innen und Data Scientists im Blick, die gegebenenfalls noch wenige Kenntnisse im Bereich Deep Learning haben.
Das wichtigste Argument für das Buch ist ohnehin, dass es sich prima als Einstieg in PyTorch eignet. Ian Pointer vermittelt euch die Grundlagen und zeigt euch, wie ihr eigene Anwendungen entwickelt, debuggt und in den Produktivbetrieb überführt. Er liefert zahlreiche Tipps und Tricks, die das Leben bei der täglichen Anwendung von PyTorch erleichtern. Und quasi auf jeder Seite motiviert er euch dazu, das ganze Ökosystem um PyTorch kennenzulernen und all die spannenden Aufgaben und Optionen auszuprobieren.
Für die deutsche Ausgabe hat unser Übersetzer Marcus Fraaß das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer aktualisiert und um einige Themen erweitert. Auch die Errata der englischen Ausgabe sind natürlich schon drin! Das E-Book kostet in der Aktion 13,99 €.
Machine Learning – Die Referenz
Einen praktischen Begleiter für den kompletten Machine-Learning-Prozess mit Python hat Matt Harrison veröffentlicht: Der Autor und Data-Science-Trainer stellt darin gängige Machine-Learning-Probleme vor, natürlich inklusive ihrer Lösungen. Ihr erhaltet eine umfassende Sammlung von Methoden, Notizen, Tabellen, Ressourcen und Codebeispielen, um eine Modellierungsaufgabe für Vorhersagen anhand strukturierter Daten anzugehen.
Das Buch:
- kommt direkt aus der Praxis und konzentriert sich deshalb auf die Themen, die für Machine-Learning-Anwender:innen relevant sind,
- enthält wertvolle Codebeispiele, die euren Projekten sofort einen Schub nach vorn geben,
- zeigt, wie verschiedene Bibliotheken zur Lösung praktischer Fragestellungen eingesetzt werden.
Praxisbuch Unsupervised Learning
Was, wenn keine strukturierten Daten vorliegen? Dann verschafft euch Ankur A. Patel Abhilfe: In seinem „Praxisbuch Unsupervised Learning“ zeigt der Autor, wie sich aus unklassifizierten Daten Muster erkennen und Anomalien aufspüren lassen. Damit könnt ihr, um nochmal zur Musik zurückzukommen, einen eigenen Musikempfehlungsdienst entwickeln. Mehr zum Buch steht bereits an dieser Stelle dieses kleinen Verlagsblogs.
Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow
Zum Schluss noch ein Knüller: unser Géron. Im Ernst, all unsere Machine-Learning-Bücher sind lehrreich, nützlich und bringen euch weiter. Aber dieses Buch gehört sicher zu den beliebtesten unseres Hauses. Sein Autor Aurélien Géron ist Consultant für Machine Learning und ehemaliger Google-Mitarbeiter. Es gelang ihm, alle zentralen Themen und Techniken des Machine- und Deep Learning fundiert und anschaulich zu erklären.
Und warum ist das Buch so beliebt? Ganz einfach:
- Ein durchgehend praxisorientierter Ansatz lässt euch rasch ein intuitives Verständnis von Machine Learning entwickeln.
- Mithilfe zahlreicher Beispiele könnt ihr das Gelernte sofort nachvollziehen und selbst anwenden.
- Aussagekräftige Abbildungen und Diagramme erleichtern das Verständnis, Tipps und Tricks helfen in der Praxis.
- Das Buch setzt auf die verbreiteten Python-Frameworks Scikit-Learn, TensorFlow und Keras.
- Der Autor stellt Jupyter-Notebooks mit zusätzlichem Material wie Codebeispielen und Übungen zum Download bereit.
Python von Kopf bis Fuß
Mit einer kleinen Verspätung, dafür auch einen Tag länger rückte „Python von Kopf bis Fuß“ in unser E-Book-Special nach. Wer die Bücher im berühmten Head-First-Stil kennt, weiß, dass es sich dabei keineswegs um einfache Lehrbücher handelt. Vielmehr spielt ihr euch dank witziger Comics, anschaulicher Übungen und außergewöhnlicher Fotografien das Know-how direkt ins Hirn. Es vermittelt die Grundlagen der Programmiersprache, Ihr lernt Datenstrukturen und Funktionen verstehen, programmiert eine eigene Web-App, erkundet Datenbank-Management, Ausnahmebehandlung und die Verarbeitung von Daten. Und das: höchst vergnüglich und abwechslungsreich!
Alle E-Book-Deals auf einen Blick? Da schaut ihr hier in unseren Shop! (Dort gibt es übrigens auch Leseproben zu jedem unserer Bücher.)
Ihr möchtet bei eurem favorisierten E-Book-Dealer kaufen? Aber bitte, come as you are go wherever you want: die E-Books gibt es auch in allen anderen gut sortierten E-Book-Stores zum ermäßigten Preis. Aber nicht vergessen, nur bis Mittwoch, 29. September 2021.
