Spickzettel für Machine-Learning-Ingenieure (PDF), Python, NumPy, pandas, PyTorch, SQL, MLOps-Referenz, Glossar zu maschinellem Lernen, Leitfaden für Data Science
Artikel-Highlights
Beschreibung durch Verkäufer:in
Spickzettel für ML-Ingenieure: Druckbare Kurzübersichten für die Tools und Ideen, die Sie täglich als Machine-Learning-Ingenieur verwenden, plus ein vollständiges Glossar des ML-Jargons in einfacher Sprache.
Aus dem Epoch-Buch „The ML Engineer Handbook“ (epochhandbook.com), geschrieben von Coral, einer Entwicklerin mit einem Master-Abschluss in KI und Data Science.
INHALT (31 Seiten)
- Python für maschinelles Lernen, einschließlich der Fallstricke, die viele überraschen
- NumPy und Pandas
- Die Mathematik, die Sie tatsächlich brauchen
- Klassisches maschinelles Lernen, Ensembles und Evaluierung
- Deep Learning und PyTorch
- SQL, Git und Testen
- MLOps und Produktion
- Ein Glossar mit 168 Begriffen in einfacher Sprache (ML)
HERVORRAGEND FÜR
- Studenten und Berufswechsler, die maschinelles Lernen lernen
- Überarbeitung vor den Vorstellungsgesprächen
- Bewahren Sie es während der Arbeit neben Ihrem Schreibtisch auf.
SIE ERHALTEN
- 1 PDF (A4, gut druckbar auf US Letter)
BITTE BEACHTEN
Dies ist ein digitaler Download. Es wird kein physischer Artikel versendet.
- Nur für den persönlichen Gebrauch. Bitte die Dateien nicht weitergeben oder weiterverkaufen.
Ebenfalls im Shop erhältlich: der ML Engineer Interview Prep Guide, das Portfolio Projects Pack und das ML Engineer Career Bundle mit allen drei.
Wenn Sie Fragen haben, senden Sie mir einfach eine Nachricht.
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Technische Daten
Spickzettel für ML-Ingenieure: Druckbare Kurzübersichten für die Tools und Ideen, die Sie täglich als Machine-Learning-Ingenieur verwenden, plus ein vollständiges Glossar des ML-Jargons in einfacher Sprache.
Aus dem Epoch-Buch „The ML Engineer Handbook“ (epochhandbook.com), geschrieben von Coral, einer Entwicklerin mit einem Master-Abschluss in KI und Data Science.
INHALT (31 Seiten)
- Python für maschinelles Lernen, einschließlich der Fallstricke, die viele überraschen
- NumPy und Pandas
- Die Mathematik, die Sie tatsächlich brauchen
- Klassisches maschinelles Lernen, Ensembles und Evaluierung
- Deep Learning und PyTorch
- SQL, Git und Testen
- MLOps und Produktion
- Ein Glossar mit 168 Begriffen in einfacher Sprache (ML)
HERVORRAGEND FÜR
- Studenten und Berufswechsler, die maschinelles Lernen lernen
- Überarbeitung vor den Vorstellungsgesprächen
- Bewahren Sie es während der Arbeit neben Ihrem Schreibtisch auf.
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