Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Vorhersage Betonfestigkeit
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Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Vorhersage der Betonfestigkeit verbindet traditionelle Ingenieurskunst mit moderner Datenwissenschaft und verändert die Art und Weise, wie wir die Betonfestigkeit vorhersagen. Dieses Buch konzentriert sich auf Betonmischungen, die Sand, Brechsand (M-Sand) und Lateritböden als feine Zuschlagstoffe verwenden, und bietet einen praktischen Leitfaden für Techniken des maschinellen Lernens wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Regression und Gradient Boosting. Mit klaren Erklärungen und einer Fallstudie aus der Praxis vermittelt es dem Leser das Wissen, um datengesteuerte Ansätze im Bauwesen anzuwenden.
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Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Vorhersage der Betonfestigkeit verbindet traditionelle Ingenieurskunst mit moderner Datenwissenschaft und verändert die Art und Weise, wie wir die Betonfestigkeit vorhersagen. Dieses Buch konzentriert sich auf Betonmischungen, die Sand, Brechsand (M-Sand) und Lateritböden als feine Zuschlagstoffe verwenden, und bietet einen praktischen Leitfaden für Techniken des maschinellen Lernens wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Regression und Gradient Boosting. Mit klaren Erklärungen und einer Fallstudie aus der Praxis vermittelt es dem Leser das Wissen, um datengesteuerte Ansätze im Bauwesen anzuwenden.
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