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In diesem Lehr- und Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Die Kapitel enthalten Beispiel-Übungen mit Python-Code.
In den vorderen Kapiteln werden die mathematischen Grundlagen dargestellt. Der Hauptteil befasst sich mit den zentralen Konzepten des maschinellen Lernens. Das Buch wird abgerundet durch Kapitel zu speziellen Anwendungen in verschiedenen Disziplinen.
Aus dem Inhalt
Lineare Algebra - Wahrscheinlichkeit und Statistik - Optimierung - Parametrische Methoden - Nichtparametrische Methoden - Bestärkendes Lernen - Custeranalyse - Anwendungen
Der Autor
Benny Botsch hat Maschinenbau an der TU Berlin studiert, hat für einen seiner Artikel einen Nachwuchspreis der Gesellschaft für angewandte Informatik gewonnen und ist dort als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Bildverarbeitung angestellt.
Informations bibliographiques
novembre 2023, 263 Pages, Allemand
Spektrum
978-3-662-67276-1