UID:
kobvindex_ZLB34254924
Format:
192 Seiten
,
24 cm
ISBN:
9783958459953
Series Statement:
mitp Professional
Content:
Die Kernkonzepte des Machine Learnings kurz und verständlich erklärt Umfassende Einführung in grundlegende und fortgeschrittene Verfahren wie Support Vector Machines, Autoencoder, Clustering, Dimensionsreduktion u.v.m. Zahlreiche Tipps und Empfehlungen für den praktischen Einsatz Stimmen zum Buch: »Der Umfang der Themen, die das Buch auf knapp 200 Seiten behandelt, ist verblüffend. [...] Wie der Autor die Kernkonzepte mit einigen wenigen Worten erklärt, gefällt mir ausnehmend gut. Das Buch wird nicht nur für Einsteiger sehr nützlich sein, sondern auch für alte Hasen, die von einer so breiten Sicht auf das Fachgebiet nur profitieren können.« Aurélien Géron, Senior Artificial Intelligence Engineer, Autor des Amazon-Bestsellers Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow »Ich wünschte, es hätte ein solches Buch gegeben, als ich mich als Student der Statistik mit Machine Learning beschäftigt habe.« Chao Han, Vizepräsident, Leiter Forschung und Entwicklung bei Lucidworks »Burkov hat sich der äußerst nützlichen, aber unglaublich schwierigen Aufgabe angenommen, fast das gesamte Machine Learning auf knapp 200 Seiten zusammenzufassen. Die Auswahl der Themen aus Theorie und Praxis ist gelungen und wird sich für Praktiker als nützlich erweisen. Das Buch bietet Lesern eine solide Einführung in das Fachgebiet.« Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google und Autor des weltweit verbreitetsten Lehrbuchs über künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz Inhalt des Buches: In rund 200 Seiten bringt Andriy Burkov in diesem Buch die wichtigsten Konzepte des Machine Learnings auf den Punkt. Dabei vermittelt er nicht nur alle notwendigen theoretischen Grundlagen, sondern geht auch auf die praktische Anwendung der einzelnen Verfahren ein. Ausgehend von der Notation und grundlegenden Problemen wie Merkmalserstellung, Über- und Unteranpassung und Regularisierung bietet dieses Buch eine fundierte und leicht verständliche Einführung in das Machine Learning. Im weiteren Verlauf des Buches stellt der Autor verschiedene Lernalgorithmen wie lineare Regression, Support Vector Machines und k-Nächste-Nachbarn vor. Darüber hinaus erläutert er die gängigsten Verfahren zum überwachten, teilüberwachten und unüberwachten Lernen sowie Reinforcement Learning und zeigt, wo sie in der Praxis angewandt werden. Alle Konzepte und Verfahren werden mit einfachen Worten verständlich erklärt, ohne dabei die zugrundeliegenden mathematischen Gleichungen außer Acht zu lassen. Dieses Buch bietet einen leicht zugänglichen, programmiersprachenunabhängigen und trotz seiner Kürze umfassenden Einstieg für alle, die Machine Learning in der Praxis einsetzen wollen.
Language:
German
Keywords:
Maschinelles Lernen
Author information:
Lorenzen, Knut
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