Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python


Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python

Bücher Details

  • Titel:Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python
  • Dateiname: maschinelles-lernen-grundlagen-und-algorithmen-in-python.pdf
  • ISBN: 1018973446459960
  • Datum des Hochladens: 2020-01-15
  • Anzahl der Seiten: 529 Seiten
  • Autor: Jörg Frochte
  • Verlag: Jörg Frochte

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Überblick:

Pressestimmen 'Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach das Informatik Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt. Es demonstriert wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und liefert den Hintergrund um zu verstehen wie und warum sie funktionieren.' MaschinenMarkt 25.03.2019'Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik Mechatronik Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.' Konstruktion – Zeitschrift für Produktentwicklung und Ingenieur-Werkstoffe Februar 2019'Dieses Lehrbuch ist nicht nur für Studierende technischer Studienrichtungen geeignet sondern auch für Interessierte anderer Studienrichtungen Praktiker und Quereinsteiger. Das Buch in zweiter Auflage bietet eine gute leicht verständliche Einführung in die Grundprinzpiens des maschinellen Lernens unter Verwendung von Python dem heutigen Industriestandard. Das schöne an diesem Buch ist dass es eben nicht ein reines 'Programmierlehrbuch' ist sondern darüberhinaus auf verständliche Weise die Kernprinzipien des maschinellen Lernens vermittelt und zeigt dass eben nicht nur das Verständnis von Algorithmen notwendig ist sondern eine gute Datenlage und das entsprechende Domänenwissen.' Andreas Holzinger Austria Forum Januar 2019'Alles in allem ein anspruchsvolles Buch über maschinelles Lernen das einem engagierten Leser fundiertes Wissen vermitteln kann.' Linux Magazin Oktober 2018 Buchrückseite Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach das die Bereiche Informatik Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. - Es wird demonstriert wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert um zu verstehen wie und warum diese Algorithmen funktionieren.- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Software-Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.- Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt.- Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.- Es werden verschiedene Methoden des überwachten unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen u.a. Random Forest DBSCAN und Q-Learning.Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Statistik wird im Buch eingebettet und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik Mechatronik Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Alle Produktbeschreibungen

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