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Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen

mit Beispielen in Python
Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Botsch, Benny; Springer-Verlag GmbH ::[Verlag]::
Verfasser*innenangabe: Benny Botsch
Jahr: 2023
Verlag: Berlin, Springer Spektrum
Mediengruppe: Buch
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Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Botsch, Benny; Springer-Verlag GmbH ::[Verlag]::
Verfasser*innenangabe: Benny Botsch
Jahr: 2023
Verlag: Berlin, Springer Spektrum
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Systematik: Suche nach dieser Systematik NT.EIA
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ISBN: 978-3-662-67276-1
2. ISBN: 3-662-67276-6
Beschreibung: 1. Auflage 2023, VIII, 263 Seiten : Illustrationen
Schlagwörter: Maschinelles Lernen, Mathematische Grundlage, Python <Programmiersprache>, Algorithmisches Lernen, Automated learning, Lernen <Künstliche Intelligenz>, Machine learning
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Sprache: Deutsch
Fußnote: - beschreibt ausführlich den mathematischen Hintergrund bezüglich ML-Algorithmen - darlegen von Einsatzmöglichkeiten in interdisziplinären Fachrichtungen - durchführen von Beispiel-Übungen zum besseren Verständnis 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. (Verlagstext)
Mediengruppe: Buch