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Maschinelles Lernen mit R

Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras
Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Schell, Uli
Verfasser*innenangabe: Uli Schell
Jahr: 2022
Verlag: München, Hanser
Mediengruppe: Buch
nicht verfügbar

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Vorbestellen Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a Standorte: NT.EIA Schel / College 6c - Informatik & Computer Status: Entliehen Frist: 15.11.2024 Vorbestellungen: 0

Inhalt

Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei?
 
Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bild-Klassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden.
Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analyse-Bibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden.
Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H20 sowie Keras zum Einsatz.
Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen. (Verlagstext)

Details

Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Schell, Uli
Verfasser*innenangabe: Uli Schell
Jahr: 2022
Verlag: München, Hanser
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Systematik: Suche nach dieser Systematik NT.EIA
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ISBN: 978-3-446-47165-8
2. ISBN: 3-446-47165-0
Beschreibung: XIV, 365 Seiten : Illustrationen, Diagramme : schwarz-weiß
Schlagwörter: Maschinelles Lernen, R <Programm>, Algorithmisches Lernen, Automated learning, Lernen <Künstliche Intelligenz>, Machine learning
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Sprache: Deutsch
Fußnote: Literaturverzeichnis Seite [349]-359
Mediengruppe: Buch