Machine Learning In Action
Die 10 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung:
10. Juni 2025
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Machine Learning Engineering in Action
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Machine Learning in Action: A Primer for The Layman, Step by Step Guide for Newbies (Machine Learning for Beginners, Band 1)
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AI and Machine Learning in Action: Real-World Solutions for Coders (English Edition)
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MACHINE LEARNING IN ACTION: CODE YOUR WAY TO POWERFUL MODELS
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Machine Learning in Action by Harrington, Peter (2012) Paperback
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Tiny Machine Learning Kit [AKX00028] – Lernkit zum Entdecken des maschinellen Lernens mit praktischen Projekten, ideal für Anfänger und Technikbegeisterte
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#8
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All-Inclusive-TinyML-Starterkit: Das Tiny Machine Learning Kit enthält das leistungsstarke Arduino Nano 33 BLE Sense-Board, das mit verschiedenen Sensoren ausgestattet ist, darunter Bewegung, Beschleunigung, Licht, Farbe, Ton und mehr. In Kombination mit der OV7675-Kamera und einem maßgeschneiderten Tiny Machine Learning Shield bietet dieses Kit alles, was Sie brauchen, um Ihre Reise in die Welt des maschinellen Lernens zu beginnen.
Umfassende Lernerfahrung mit EdX: Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten mit den über EdX verfügbaren Kursen „TinyML-Anwendungen“ und „Bereitstellung von TinyML auf Mikrocontrollern“. Diese Spezialisierung vermittelt Ihnen das notwendige Wissen, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren und sie effektiv auf Mikrocontrollern einzusetzen.
Entdecken Sie unbegrenzte TinyML-Anwendungen: Mit diesem Kit können Sie in praktische Anwendungsfälle für maschinelles Lernen eintauchen, indem Sie sowohl klassische Algorithmen als auch tiefe neuronale Netze mit TensorFlow Lite Micro verwenden. Experimentieren Sie mit verschiedenen Projekten, die Umweltveränderungen erkennen, Gesten erkennen, Geräusche erkennen und vieles mehr!
Benutzerfreundliches Design für einfaches Prototyping: Das mitgelieferte Arduino Tiny Machine Learning Shield vereinfacht den Prozess des Verbindens Ihrer Komponenten und erleichtert das Erstellen und Anpassen Ihrer eigenen TinyML-Projekte. Das USB-A-auf-Micro-USB-Kabel sorgt für eine nahtlose Strom- und Datenverbindung.
Kompatibel und zukunftssicher: Dieses Kit bietet ein ansprechendes und lohnendes maschinelles Lernerlebnis und ist gleichzeitig mit der neuesten Arduino-Dokumentation kompatibel. Das überarbeitete Nano 33 BLE Sense-Board ohne den HTS221-Sensor behält seine gesamte Funktionalität und stellt sicher, dass Sie Ihr Tiny-Kit für maschinelles Lernen optimal nutzen.
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Manning Publications
Deep Reinforcement Learning in Action
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#9
Apress
Machine Learning with the Raspberry Pi: Experiments with Data and Computer Vision (Technology in Action)
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