Maschinelles Lernen (eBook)
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
978-3-446-46355-4 (ISBN)
- Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren.
- Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.
- Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
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.
Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen:
- Deep Q-Learning
- Class Activation Maps und Grad-CAM
- Pandas-Integration und -Einführung
- OpenAI Gym integriert
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. 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.
Prof. Dr. Jörg Frochte lehrt und forscht seit 2010 an der Hochschule Bochum. Als Professor für Angewandte Informatik und Mathematik hält er hier Vorlesungen in Mathematik, Simulation & Modellbildung und maschinellem Lernen.
| Erscheint lt. Verlag | 20.11.2020 |
|---|---|
| Zusatzinfo | s/w |
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Technik ► Maschinenbau |
| Schlagworte | artificial intelligence basics • artificial intelligence machine learning • künstliche Intelligenz AI • künstliche intelligenz programmieren • künstliche intelligenz verstehen • machine learning book • machine learning python • maschinelles lernen anfänger • maschinelles lernen grundlagen • maschinelles lernen python • selbstlernende ki • selbstlernende Systeme |
| ISBN-10 | 3-446-46355-0 / 3446463550 |
| ISBN-13 | 978-3-446-46355-4 / 9783446463554 |
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