Cover von Maschinelles Lernen wird in neuem Tab geöffnet

Maschinelles Lernen

Grundlagen und Algorithmen in Python
Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Frochte, Jörg
Verfasser*innenangabe: Jörg Frochte
Jahr: 2019
Verlag: München, Hanser
Mediengruppe: Buch
verfügbar

Exemplare

AktionZweigstelleStandorteStatusFristVorbestellungen
Vorbestellen Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a Standorte: NT.EIA Froc / College 6c - Informatik & Computer Status: Verfügbar Frist: Vorbestellungen: 0
Vorbestellen Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a Standorte: NT.EIA Froc / College 6c - Informatik & Computer Status: Verfügbar Frist: Vorbestellungen: 0
Vorbestellen Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a Standorte: NT.EIA Froc / College 6c - Informatik & Computer Status: Entliehen Frist: 15.05.2024 Vorbestellungen: 0

Inhalt

Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:- Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren.- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.- Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt.- Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.- Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Verlagstext

Details

Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Frochte, Jörg
Verfasser*innenangabe: Jörg Frochte
Jahr: 2019
Verlag: München, Hanser
opens in new tab
Systematik: Suche nach dieser Systematik NT.EIA
Suche nach diesem Interessenskreis
ISBN: 3-446-45996-0
2. ISBN: 978-3-446-45996-0
Beschreibung: 2., aktualisierte Auflage, 406 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Schlagwörter: Data Mining, Maschinelles Lernen, Neuronales Netz, Programmbibliothek, Python 3.0, Algorithmisches Lernen, Automated learning, Data-Mining, Datamining, Datenmustererkennung, Lernen <Künstliche Intelligenz>, Machine learning
Suche nach dieser Beteiligten Person
Sprache: Deutsch
Fußnote: Literaturverzeichnis: Seite 395-399
Mediengruppe: Buch