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Das Buch "Age and Gender Detection by Python" bietet eine gründliche Untersuchung von Methoden zur Alters- und Geschlechtserkennung mit Python. Es behandelt grundlegende Konzepte, Herausforderungen und verschiedene Algorithmen wie SVM, Random Forests, CNNs und RNNs. Zu den fortgeschrittenen Themen gehören Transfer Learning, Ensemble-Methoden und ethische Überlegungen. Praktische Anleitungen werden durch Programmierbeispiele mit Bibliotheken wie OpenCV, scikit-learn, TensorFlow und Keras gegeben. Anwendungen aus der realen Welt demonstrieren die Relevanz der besprochenen Techniken. Die Leser…mehr

Produktbeschreibung
Das Buch "Age and Gender Detection by Python" bietet eine gründliche Untersuchung von Methoden zur Alters- und Geschlechtserkennung mit Python. Es behandelt grundlegende Konzepte, Herausforderungen und verschiedene Algorithmen wie SVM, Random Forests, CNNs und RNNs. Zu den fortgeschrittenen Themen gehören Transfer Learning, Ensemble-Methoden und ethische Überlegungen. Praktische Anleitungen werden durch Programmierbeispiele mit Bibliotheken wie OpenCV, scikit-learn, TensorFlow und Keras gegeben. Anwendungen aus der realen Welt demonstrieren die Relevanz der besprochenen Techniken. Die Leser erwerben Fachwissen zum Aufbau von Alters- und Geschlechtserkennungssystemen, von denen Bereiche wie Sozialwissenschaften, Marketing und Biometrie profitieren.
Autorenporträt
Mazin Riyadh AL-Hmeed es profesor ayudante en la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Irak. Doctor en Tecnología de la Información por la Universidad de Alejandría (Egipto). Máster en Informática por la Universidad Moderna de Negocios y Ciencias de Líbano.Fatima Asaad Mohhammed es Asistente de Investigación en la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología.