1. |
Wang, Lijing: Data science for the geosciences / Lijing Wang (Lawrence Berkeley National Lab, California), Zhen Yin (Stanford University, California)… . - Cambridge ; New York, NY ; Port Melbourne, VIC ; New Delhi ; Singapore: Cambridge University Press, 2024. - xiii, 244 Seiten, 8 ungezählte Seiten Bildtafeln : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-009-20141-4
Buch/keine Angabe
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Signatur: UBN/TG 1111 W246
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2. |
Petrelli, Maurizio: Machine Learning for Earth Sciences : Using Python to Solve Geological Problems / by Maurizio Petrelli. - 1st ed. 2023.. - Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XVI, 209 p. 102 illus., 99 illus. in color.), ISBN 978-3-031-35114-3 (Springer Textbooks in Earth Sciences, Geography and Environment) DOI: 10.1007/978-3-031-35114-3
Online-Ressource
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3. |
Géron, Aurélien: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow : Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme / Aurélien Géron ; deutsche Übersetzung von Kristian Rother & Thomas Demmig. - 3., aktualisierte und erweiterte Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2023. - 876 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-212-4
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-18726::(3)
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4. |
Liemohn, Michael W.: Data analysis for the geosciences : essentials of uncertainty, comparison, and visualization / Michael W. Liemohn (University of Michigan, USA). - Hoboken, NJ: Wiley Blackwell, 2024. - xxiii, 424 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-119-74787-1 (Advanced textbook ; 5)
Buch/keine Angabe
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Signatur: UBN/TG 1111 L719
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5. |
Petrelli, Maurizio: Introduction to Python in Earth Science Data Analysis : From Descriptive Statistics to Machine Learning / by Maurizio Petrelli. - 1st ed. 2021.. - Cham: Springer International Publishing, 2021.. - 1 Online-Ressource(XV, 229 p. 112 illus., 104 illus. in color.), ISBN 978-3-030-78055-5 (Springer eBook Collection) (Springer Textbooks in Earth Sciences, Geography and Environment) DOI: 10.1007/978-3-030-78055-5
Online-Ressource
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6. |
Petrelli, Maurizio: Introduction to Python in earth science data analysis : from descriptive statistics to machine learning / Maurizio Petrelli. - Cham, Switzerland: Springer, [2021]. - xv, 229 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-030-78054-8 (Springer textbook) (Springer textbooks in earth sciences, geography and environment)
Buch/keine Angabe
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Signatur: UBN/TG 1112 P494
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7. |
Encyclopedia of Mathematical Geosciences / edited by B. S. Daya Sagar, Qiuming Cheng, Jennifer McKinley, Frits Agterberg. - 1st ed. 2023.. - Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(555 illus., 344 illus. in color. eReference.), ISBN 978-3-030-85040-1 (Encyclopedia of Earth Sciences Series) DOI: 10.1007/978-3-030-85040-1
Online-Ressource
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8. |
Wu, Jiaping: Quantitative analysis and modeling of earth and environmental data : space-time and spacetime data considerations / Jiaping Wu, Junyu He, George Christakos. - Amsterdam ; Kidlington, Oxford ; Cambridge, MA: Elsevier, [2022]. - 1 Online-Ressource (x, 492 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-0-12-816342-9 DOI: 10.1016/C2018-0-00055-9
Online-Ressource
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9. |
Burd, Adrian: Mathematical methods in the earth and environmental sciences / Adrian Burd (University of Georgia). - Cambridge ; New York, NY ; Port Melbourne: Cambridge University Press, 2019. - xiii, 584 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-107-11748-8 DOI: 10.1017/9781316338636
Buch/keine Angabe
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Signatur: UBN/TG 1111 B949
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10. |
Ketkar, Nikhil: Deep Learning with Python : Learn Best Practices of Deep Learning Models with PyTorch / Ketkar, Nikhil. - 2nd edition. - [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: Apress, 2021. - 1 online resource (316 pages), ISBN 978-1-4842-5364-9
Online-Ressource
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11. |
Sick, Beate: Probabilistic Deep Learning / Sick, Beate. - 1st edition. - [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: Manning Publications, 2020. - 1 online resource (296 pages), ISBN 978-1-61729-607-9
Online-Ressource
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12. |
Krohn, Jon: Deep Learning illustriert : eine anschauliche Einführung in Machine Vision, Natural Language Processing und Bilderzeugung für Programmierer und Datenanalysten / Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens ; aus dem Englischen von Kathrin Lichtenberg. - Heidelberg: dpunkt.verlag, [2020]. - xxvi, 445 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-86490-663-3
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19656
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13. |
Stevens, Eli: Deep learning with PyTorch / Eli Stevens, Luca Antiga, and Thomas Viehmann ; foreword by Soumith Chintala. - Shelter Island: Manning, [2020]. - xxviii, 490 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-1-61729-526-3
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19504
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14. |
Pointer, Ian: PyTorch für Deep Learning : Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen / Ian Pointer ; deutsche Übersetzung von Marcus Fraaß. - 1. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2021. - XXII, 247 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-3-96009-134-9
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19425
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15. |
Reddy, T. Agami: Applied Data Analysis and Modeling for Energy Engineers and Scientists / by T. Agami Reddy, Gregor P. Henze. - 2nd ed. 2023.. - Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XXI, 609 p. 400 illus., 194 illus. in color.), ISBN 978-3-031-34869-3 DOI: 10.1007/978-3-031-34869-3
Online-Ressource
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16. |
Hirschle, Jochen: Machine Learning für Zeitreihen : Einstieg in Regressions-, ARIMA- und Deep-Learning-Verfahren mit Python / Jochen Hirschle. - München: Hanser, [2021]. - VII, 267 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-46726-2
Buch/keine Angabe
Inhaltsverzeichnis: 1, 2
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Signatur: LN-U 10-19463
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17. |
Weidman, Seth: Deep Learning - Grundlagen und Implementierung : neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren / Seth Weidman ; deutsche Übersetzung von Jørgen W. Lang. - 1. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, [2020]. - XIII, 235 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-136-3
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19338
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18. |
Zai, Alex: Einstieg in Deep Reinforcement Learning : KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren / Alexander Zai, Brandon Brown. - München: Hanser, [2020]. - XV, 382 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-45900-7
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19437
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19. |
Dürr, Oliver: Probabilistic deep learning : with Python, Keras and TensorFlow Probability / Oliver Dürr, Beate Sick with Elvis Murina. - Shelter Island: Manning, [2020]. - xviii, 274 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-1-61729-607-9 (Exercises in Jupyter Notebooks)
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19478
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20. |
Patel, Ankur A.: Praxisbuch Unsupervised Learning : Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren / Ankur A. Patel ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau. - 1. Auflage, deutsche Ausgabe. - Heidelberg: O'Reilly, 2020. - XXI, 334 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-127-1
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19317
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