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FEATURE ENGINEERING FÜR MASCHINELLES LERNEN: Fortgeschrittene Techniken zur Datenvorverarbeitung, Dimensionsreduktion und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit von Modellen
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Maschinelles Lernen 101: Von der linearen Regression zu neuronalen Netzwerken, ein Leitfaden für Anfänger
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Python-Programmierung für maschinelles Lernen: Ein praktischer Leitfaden vom Anfänger zum Profi: Data Science, KI-Algorithmen und reale Projekte mit Python meistern
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Maschinelles Lernen 101: Von der linearen Regression zu neuronalen Netzwerken, ein Leitfaden für Anfänger
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Das KI-gesteuerte System zur Erkennung von Finanzbetrug: Ein technischer Leitfaden zum Erstellen und Bereitstellen fortgeschrittener Modelle für maschinelles Lernen
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Maschinelles Lernen für Teenager: Ein Leitfaden für Anfänger zur Erkundung von KI mit Geschichten, Projekten und Ihrer Vorstellungskraft
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Maschinelles Lernen mit Core ML für iOS: Praktische Projekte zum Erstellen intelligenter Anwendungen
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Konstruktion fortschrittlicher Modelle für maschinelles Lernen im Luftverkehr
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Maschinelles Lernen für Kinder: Ein Anfängerleitfaden zur künstlichen Intelligenz mit praktischen Aktivitäten, Programmierspielen und MINT-Abenteuern für Kinder im Alter von 8 bis 14 Jahren
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Maschinelles Lernen mit Python und TensorFlowUND SCIKIT-LEARN: Ein praktischer, moderner und branchentauglicher Leitfaden für die KI-Entwicklung in der Praxis (Ausgabe 2026)
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PYTHON FÜR DATA SCIENCE: Ein umfassender Leitfaden für maschinelles Lernen, Visualisierung und statistische Analyse mit Pandas, NumPy und Matplotlib
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Generative KI für maschinelles Lernen: Ein praktischer Leitfaden
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Algorithmen für maschinelles Lernen zur Branderkennung
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Kreuzworträtsel der Informatik: 1.700 Fachbegriffe für Studierende, Informatiker, Geeks, Nerds und Co. sowie Interessierte: Praktische Informatik, ... Maschinelles Lernen und KI, Software
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PYTHON FÜR DATA SCIENCE: Ein umfassender Leitfaden für maschinelles Lernen, Visualisierung und statistische Analyse mit Pandas, NumPy und Matplotlib
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Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und LightGBM meistern: Praktische Strategien zum Erstellen leistungsstarker, hochpräziser Modelle für den Erfolg in der realen Welt
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Mathematik und Statistik für maschinelles Lernen: Grundlegende Grundlagen mit Python-Beispielen und praktischen Anwendungen
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MASCHINELLES LERNEN FÜR JUGENDLICHE: Praktische KI-Projekte und Programmierabenteuer für junge Innovatoren
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KI und maschinelles Lernen für klügere Entscheidungen
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Maschinelles Lernen Projekte für Einsteiger: Ein Praxisleitfaden zur Entwicklung von KI-Systemen mit Scikit-Learn, TensorFlow und Pandas
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Das KI-gesteuerte System zur Erkennung von Finanzbetrug: Ein technischer Leitfaden zum Erstellen und Bereitstellen fortgeschrittener Modelle für maschinelles Lernen
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Angewandtes Maschinelles Lernen mit Scikit-learn und TensorFlow: Der projektbasierte Leitfaden für Konzeption, Entwicklung und Deployment prädiktiver Systeme
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