Grundprinzipien des maschinellen Lernens
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Grundprinzipien des maschinellen Lernens, Spektrum Akademischer Verlag bei Elsevier
verständlich erklärt - mit Fallstudien in R
Von Gero Szepannek, im heise shop in digitaler Fassung erhältlich
Produktinformationen "Grundprinzipien des maschinellen Lernens"
Was steckt hinter den Algorithmen der künstlichen Intelligenz?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen halten zunehmend Einzug, in
betrieblichen Anwendungen wie in der Forschung. Nicht alle Anwender und
Anwenderinnen verfügen jedoch über einen
mathematisch-naturwissenschaftlichen Hintergrund.
Dieses Buch richtet sich an Studierende, Promovierende, Anwenderinnen und
Anwender aller Fachrichtungen sowie an alle, die verstehen möchten, was
hinter maschinellem Lernen und KI steckt. Es vermittelt ein grundlegendes
Verständnis der zentralen Ideen hinter maschinellem Lernen (ML). Die
zugrundeliegenden Konzepte stehen im Vordergrund, und diese werden anhand
konkreter Verfahren wie Entscheidungsbäumen, linearer und logistischer
Regression, neuronalen Netzen sowie Clusteranalyse veranschaulicht. Fallstudien
mit Beispielen in der Programmiersprache R zeigen exemplarisch praktische
Anwendungsfelder. Ergänzende Übungen laden zur Vertiefung ein.
Das Buch richtet sich ausdrücklich auch an Leser und Leserinnen ohne
spezielle mathematische Vorkenntnisse und ist mit Grundwissen aus der
Schulmathematik verständlich. Für die praktischen Übungen und
Anwendungsbeispiele sind Grundkenntnisse in R erforderlich.
Die Produktfamilie WissensExpress bietet Ihnen Lehr- und Lernbücher in
kompakter Form. Die Bücher liefern schnell und verständlich fundiertes
Wissen.
Artikel-Details
- Anbieter:
- Spektrum Akademischer Verlag bei Elsevier
- Autor:
- Gero Szepannek
- Artikelnummer:
- 9783662732007
- Veröffentlicht:
- 13.06.26
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