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Machine Learning kompakt - Andriy Burkov

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      Avis sur Machine Learning Kompakt de Andriy Burkov Format Broché  - Livre

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      Présentation Machine Learning Kompakt de Andriy Burkov Format Broché

       - Livre

      Livre - Andriy Burkov - 01/07/2019 - Broché - Langue : Allemand

      . .

    • Auteur(s) : Andriy Burkov
    • Editeur : Mitp Verlags Gmbh & Co.Kg
    • Langue : Allemand
    • Parution : 01/07/2019
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 193
    • Expédition : 353
    • Dimensions : 23.8 x 17.2 x 1.2
    • ISBN : 9783958459953



    • Résumé :

      • Alles, was Sie ?ber Machine Learning wissen m?ssen, auf nur 200 Seiten
      • Von Support Vector Machines ?ber Gradient Boosting und tiefe neuronale Netze bis hin zu un?berwachten Lernmethoden
      • Zahlreiche Tipps und Empfehlungen f?r den praktischen Einsatz

      Sie m?chten Machine Learning verstehen und daf?r nicht unendlich viel Zeit aufwenden und Hunderte von Seiten lesen? Dann ist dieses Buch das richtige f?r Sie.

      Auf 200 Seiten bringt Andriy Burkov die wichtigsten Begriffe, Konzepte und Algorithmen des Machine Learnings auf den Punkt. Dabei vermittelt er nicht nur alle notwendigen theoretischen Grundlagen, sondern geht auch auf die praktische Anwendung der einzelnen Verfahren ein, ohne dabei die zugrundeliegenden mathematischen Gleichungen au?er Acht zu lassen.

      Dieses Buch bietet einen leicht zug?nglichen, programmiersprachenunabh?ngigen und trotz seiner K?rze umfassenden Einstieg ins Machine Learning.

      Aus dem Inhalt:
      • Notation und mathematische Grundlagen
      • ?berwachtes, teil?berwachtes und un?berwachtes Lernen
      • Grundlegende Lernalgorithmen:
        • Lineare und logistische Regression
        • Entscheidungsb?ume
        • Support Vector Machines
        • k-Nearest-Neighbors
      • Optimierung mittels Gradientenabstieg
      • Merkmalserstellung und Handhabung fehlender Merkmale
      • Auswahl des passenden Lernalgorithmus
      • Bias, Varianz und das Problem der Unter- und ?beranpassung
      • Regularisierung, Bewertung eines Modells und Abstimmung der Hyperparameter
      • Deep Learning mit CNNs, RNNs und Autoencodern
      • Multi-Class-, One-Class- und Multi-Label-Klassifikation
      • Ensemble Learning
      • Clustering, Dimensionsreduktion und Erkennen von Ausrei?ern
      • Selbst?berwachtes Lernen
      • Wort-Embeddings, One-Shot und Zero-Shot Learning
      • Stimmen zum Buch:

        ?Burkov hat sich der ?u?erst n?tzlichen, aber unglaublich schwierigen Aufgabe angenommen, fast das gesamte Machine Learning auf 200 Seiten zusammenzufassen. Die Auswahl der Themen aus Theorie und Praxis ist gelungen und wird sich f?r Praktiker als n?tzlich erweisen. Das Buch bietet Lesern eine solide Einf?hrung in das Fachgebiet.? - Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google ?Der Umfang der Themen, die das Buch auf 200 Seiten behandelt, ist verbl?ffend. [...] Wie der Autor die Kernkonzepte mit einigen wenigen Worten erkl?rt, gef?llt mir ausnehmend gut. Das Buch wird nicht nur f?r Einsteiger sehr n?tzlich sein, sondern auch f?r alte Hasen, die von einer so breiten Sicht auf das Fachgebiet nur profitieren k?nnen.? - Aur?lien G?ron, Senior Artificial Intelligence Engineer ?Ich w?nschte, es h?tte ein solches Buch gegeben, als ich mich als Student der Statistik mit Machine Learning besch?ftigt habe.? - Chao Han, Vizepr?sident, Leiter Forschung und Entwicklung bei Lucidworks

        Biographie:
        Andriy Burkov ist Experte f?r Machine Learning mit dem Schwerpunkt auf Natural Language Processing. 2010 hat er zum Thema K?nstliche Intelligenz promoviert und leitet seit 7 Jahren ein Team von Machine-Learning-Entwicklern bei der Firma Gartner, die sich mit multilingualer Textextraktion und Normalisierungsverfahren befasst. Dabei kommen sowohl Shallow- als auch Deep-Learning-Technologien zum Einsatz. Er lebt mit seiner Familie in Quebec City.

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