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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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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 JavaScript: Praktischer Leitfaden zum maschinellen Lernen | Erstellen Sie 8 KI-Anwendungen | TensorFlow.js- und Brain.js-Projekte
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Julia-Programmierung für Data Science und maschinelles Lernen: Hochleistungsrechnen mit moderner wissenschaftlicher Programmierung
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Maschinelles Lernen mit unausgewogenen Daten: Beherrschen Sie Oversampling, Undersampling, SMOTE, Ensembles und kostensensitive Techniken zur Steigerung der Modellleistung
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iOS-Maschinelles Lernen mit Core ML: Erstellen Sie intelligente Anwendungen mit dem ML Framework von Apple
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Maschinelles Lernen mit Python: Erstellen Sie Modelle für die Datenanalyse und -vorhersage
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C++ PROGRAMMIERUNG FÜR MASCHINENLERNEN MIT TENSORFLOW C++ API UND MLPACK: Beherrschen Sie maschinelles Lernen mit C++ und modernsten Bibliotheken
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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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Praktisches maschinelles Lernen mit Python und PyTorch: Vom Anfänger zum Fortgeschrittenen in der KI-Systementwicklung
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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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MASCHINELLES LERNEN MIT PYTHON. ÜBERWACHTES LERNEN: DISKRIMINANZANALYSE, VERALLGENERALISIERTE LINEARE MODELLE UND ENTSCHEIDUNGSBÄUME
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MASCHINELLES LERNEN MIT PYTHON. ÜBERWACHTES LERNEN: NÄCHSTER NACHBAR, NAIVE BAYES, MODELLENSEMBLE UND NEURONALE NETZE.
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Maschinelles Lernen mit Python: Erstellen Sie Algorithmen für reale Data-Science-Anwendungen
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