Zum Hauptinhalt springen Zur Suche springen Zur Hauptnavigation springen
Beschreibung
Dieses Textbuch bietet eine kompakte und verständliche Einführung in das Maschinelle Lernen, eine zentrale Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz. Die klassische Unterteilung in überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie Reinforcement Learning wird systematisch behandelt und um einen aktuellen Schwerpunkt auf Deep Learning ergänzt. Nach einer kurzen Behandlung der mathematischen Grundlagen führt das Buch Schritt für Schritt durch die wichtigsten Ansätze und Algorithmen: Lineare und logistische Regression, Support Vector Machines, Bayes-Klassifikation, Entscheidungsbäume, K-Means-Clustering, Anomalieerkennung, Markov-Entscheidungsprozesse, neuronale Netze und vieles mehr. Das Buch richtet sich an Studierende und Interessierte, die einen fundierten Einstieg in das Maschinelle Lernen suchen. Es bietet zahlreiche Beispiele, eine präzise Notation und eine klare Gliederung, um das Verständnis der vorgestellten Methoden zu unterstützen.
Dieses Textbuch bietet eine kompakte und verständliche Einführung in das Maschinelle Lernen, eine zentrale Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz. Die klassische Unterteilung in überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie Reinforcement Learning wird systematisch behandelt und um einen aktuellen Schwerpunkt auf Deep Learning ergänzt. Nach einer kurzen Behandlung der mathematischen Grundlagen führt das Buch Schritt für Schritt durch die wichtigsten Ansätze und Algorithmen: Lineare und logistische Regression, Support Vector Machines, Bayes-Klassifikation, Entscheidungsbäume, K-Means-Clustering, Anomalieerkennung, Markov-Entscheidungsprozesse, neuronale Netze und vieles mehr. Das Buch richtet sich an Studierende und Interessierte, die einen fundierten Einstieg in das Maschinelle Lernen suchen. Es bietet zahlreiche Beispiele, eine präzise Notation und eine klare Gliederung, um das Verständnis der vorgestellten Methoden zu unterstützen.
Details
Fachbereich: EDV
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
ISBN-13: 9783987675096
ISBN-10: 3987675098
Sprache: Deutsch
Autor: Thimm, Matthias
Hersteller: Hagen University Press
Verantwortliche Person für die EU: Hagen University Press, Universitätsstr. 23, D-58097 Hagen, leitung@hagen-up.de
Maße: 23 x 155 x 230 mm
Von/Mit: Matthias Thimm
Gewicht: 0,566 kg
Artikel-ID: 134699698

Ähnliche Produkte