Maschinelles Lernen
Grundlagen und Algorithmen in Python
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Beschreibung
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.
Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- 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 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 Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert 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.
Autor*in
Jörg Frochte
Themen in »Maschinelles Lernen«
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