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Maschinelles Lernen für Dummies - Jörn Fischer

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      Avis sur Maschinelles Lernen Für Dummies de Jörn Fischer Format Broché  - Livre Informatique

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      Présentation Maschinelles Lernen Für Dummies de Jörn Fischer Format Broché

       - Livre Informatique

      Livre Informatique - Jörn Fischer - 01/04/2024 - Broché - Langue : Allemand

      . .

    • Auteur(s) : Jörn Fischer
    • Editeur : Wiley-Vch Gmbh
    • Langue : Allemand
    • Parution : 01/04/2024
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 340
    • Dimensions : 23.7 x 17.3 x 2.1
    • ISBN : 3527720553



    • Résumé :

      Algorithmen f?r k?nstliches Lernen verstehen

      Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der k?nstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die gro?e Herausforderung. Dieses Buch bietet einen au?ergew?hnlich umfassenden ?berblick ?ber die neuesten Algorithmen und die bereits bew?hrten Verfahren. J?rn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt f?r alle Bereiche verst?ndliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Au?erdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben.

      Sie erfahren

      • Wie Sie mit Python und Frameworks starten
      • Wie Sie Optimierung, Clustering und Klassifizierung umsetzen
      • Wie generative Methoden und Reinforcement Learning funktionieren
      • Wie neuronale Netze arbeiten und erkl?rbar werden
      ...

      Biographie:
      J?rn Fischer lehrt und forscht als Professor in der Informatik an der Hochschule Mannheim. Sein Interesse f?r neuronale Netze und maschinelles Lernen geht zur?ck bis in die fr?hen 1990-er Jahre. Seit 2010 h?lt er Vorlesungen im Bereich maschinelles Lernen und begleitet die Umsetzung der Algorithmen in zahlreichen Projekten.

      Sommaire:

      Einleitung 17

      Teil I: Einf?hrung ins Maschinelle Lernen 23

      Kapitel 1: Die Welt der KI 25

      Kapitel 2: Ein kleiner Mathe-Exkurs 29

      Kapitel 3: Python-Grundlagen 55

      Kapitel 4: Das Wichtigste: die Daten 69

      Teil II: Grundlegende Optimierungs- und Lernalgorithmen 83

      Kapitel 5: Einfach besser werden 85

      Kapitel 6: Nat?rlich - k?nstliche Evolution 97

      Kapitel 7: Clustering 115

      Kapitel 8: Klassifikation 123

      Kapitel 9: Regression 145

      Teil III: Neuronale Netze 153

      Kapitel 10: Und was ist mit neuronalen Netzen? 155

      Kapitel 11: Tiefe Netze 193

      Kapitel 12: Generative Netze 219

      Kapitel 13: R?ckgekoppelte Netze 237

      Kapitel 14: Neuronale Netze erkl?rbar 259

      Teil IV: Verst?rkendes Lernen 271

      Kapitel 15: Reinforcement Learning 273

      Kapitel 16: Reinforcement Learning kombiniert 289

      Kapitel 17: Ein kleiner Blick in die Zukunft 305

      Teil V: Der Top-Ten-Teil 313

      Kapitel 18: Zehn Tipps, damit es funktioniert 315

      Kapitel 19: Zehn Kategorien f?r die Anwendung 319

      Literaturverzeichnis 327

      Abbildungsverzeichnis 329

      Stichwortverzeichnis 337

      ...

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