Maschinelles Lernen Grundlagen und Anwendungen: Mit Beispielen in Python

Bol

In diesem Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des Maschinellen Lernens erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt. 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. Die Zielgruppe sind hauptsächlich Studierende, welche sich in dieses Themengebiet einarbeiten möchten. Ingenieure können ebenfalls von diesem Fachbuch profitieren, da ein großer Schwerpunkt bei der Anwendung von ML liegt. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt. Aus dem InhaltLineare 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. In diesem Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des Maschinellen Lernens erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Es wird zu jedem Kapitel mindestens eine Beispiel-Übung durchgeführt. Die Übungen könnten durch Python-Code ergänzt werden. Zusätzlich werden Aufgabenstellungen definiert, dies dient der Festigung des in dem jeweiligen Kapitel gelernten. Spezielle Anwendungen sollen ebenfalls dargestellt werden. Die Zielgruppe sind hauptsächlich Studierende, welche sich in dieses Themengebiet einarbeiten möchten. Ingenieure können allerdings ebenfalls von diesem Fachbuch profitieren, da ein großer Schwerpunkt bei der Anwendung von ML liegt. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt.

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Pagina's: 271, Editie: 1. Aufl. 2023, Paperback, Springer Spektrum