Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen
Band 2: Fortgeschrittene Algorithmen und Anwendungen in Python39,99 €
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Maschinelles Lernen in der Hanser eLibrary
Maschinelles Lernen in der Hanser eLibrary
- ISBN: 978-3-446-48117-6
- Erscheinungsdatum: 04/2027
- Sprache: Deutsch
- Seitenanzahl: 420
- Auflage: 4
- Barrierefreiheit: Dieses Dokument kann der Carl Hanser Verlag derzeit noch nicht vollständig barrierefrei gemäß den geltenden Standards bereitstellen. Die Textelemente sind jedoch bereits weitgehend barrierefrei strukturiert. An der vollständigen Umsetzung wird weiter gear
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Produktinformationen "Maschinelles Lernen"
Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- 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.
Die zweibändige Neuauflage ist eine überarbeitete und erweiterte Ausgabe des gleichnamigen Titels "Maschinelles Lernen" von Jörg Frochte. In Band 1 werden die Grundlagen und Algorithmen für strukturierte Daten in Python eingeführt. Bei Band 2 liegt der Fokus auf den erweiterten Algorithmen und Anwendungen. Außerdem sind noch zwei spannende Felder dazugekommen: Explainable ML und Continual Learning, die in der Vorauflage nur kurz behandelt wurden.
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieur:innen und Informatiker:innen 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.
- 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.
Die zweibändige Neuauflage ist eine überarbeitete und erweiterte Ausgabe des gleichnamigen Titels "Maschinelles Lernen" von Jörg Frochte. In Band 1 werden die Grundlagen und Algorithmen für strukturierte Daten in Python eingeführt. Bei Band 2 liegt der Fokus auf den erweiterten Algorithmen und Anwendungen. Außerdem sind noch zwei spannende Felder dazugekommen: Explainable ML und Continual Learning, die in der Vorauflage nur kurz behandelt wurden.
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieur:innen und Informatiker:innen 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.
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Jörg Frochte
Dr. rer. nat. Jörg Frochte ist seit 2010 Professor für Angewandte Informatik an der Hochschule Bochum. Seine Interessen in Forschung und Lehre liegen im Bereich des maschinellen Lernens und Data Mining. Seit 2024 ist er Vizepräsident der HS für Forschung, Digitalisierung & Internationalisierung.
Die Coverdateien dürfen Sie zur Bewerbung des Buches honorarfrei verwenden.
