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|a Machine learning kompakt
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|c Andriy Burkov ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Knut Lorenzen
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|a Nach einer verständlichen Einführung in die Grundtypen des Machine Learning und der erforderlichen mathematischen und statistischen Grundlagen wird der Leser weiter geführt in das Machine Learning, zum einen inhaltlich-technisch: Es werden beispielsweise die Typen des Lernens weiter differenziert. Mathematisch: Die grundlegenden, häufig eingesetzten Algorithmen werden bis auf mathematisches Niveau detailliert erklärt und daneben die Technik des Entwickelns eigener Lernalgorithmen. Praktisch: Bestimmung geeigneter Merkmale für eine Datenmenge, die aus Rohdaten erstellt werden soll und weitere nötige Arbeitsschritte des Datenanalytikers zur Erzeugung einer geeigneten Datenmenge. Deep Learning als Spezialform des Machine Learnings in neuronalen Netzen wird in einem eigenen Kapitel beschrieben. Unter den zahlreichen Büchern über Machine Learning sei hier Sebastian Raschka (2017) wegen der hohen Qualität hervorgehoben: Der Autor empfiehlt allerdings das hier rezensierte Buch wegen der Programmsprachen-Unabhängigkeit und der Kompaktheit ("Vorwort der deutschen Ausgabe", Seite 9)
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|i Erscheint auch als
|n Online-Ausgabe
|a Burkov, Andriy
|t Machine Learning kompakt
|b 1. Auflage
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Nach einer verständlichen Einführung in die Grundtypen des Machine Learning und der erforderlichen mathematischen und statistischen Grundlagen wird der Leser weiter geführt in das Machine Learning, zum einen inhaltlich-technisch: Es werden beispielsweise die Typen des Lernens weiter differenziert. Mathematisch: Die grundlegenden, häufig eingesetzten Algorithmen werden bis auf mathematisches Niveau detailliert erklärt und daneben die Technik des Entwickelns eigener Lernalgorithmen. Praktisch: Bestimmung geeigneter Merkmale für eine Datenmenge, die aus Rohdaten erstellt werden soll und weitere nötige Arbeitsschritte des Datenanalytikers zur Erzeugung einer geeigneten Datenmenge. Deep Learning als Spezialform des Machine Learnings in neuronalen Netzen wird in einem eigenen Kapitel beschrieben. Unter den zahlreichen Büchern über Machine Learning sei hier Sebastian Raschka (2017) wegen der hohen Qualität hervorgehoben: Der Autor empfiehlt allerdings das hier rezensierte Buch wegen der Programmsprachen-Unabhängigkeit und der Kompaktheit ("Vorwort der deutschen Ausgabe", Seite 9) |
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Burkov, Andriy VerfasserIn (DE-588)1216724202 (DE-627)1727982053 aut, The hundred-page machine learning book, Machine learning kompakt alles, was Sie wissen müssen Andriy Burkov ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Knut Lorenzen, 1. Auflage, Frechen mitp 2019, 193 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17 cm, Text txt rdacontent, ohne Hilfsmittel zu benutzen n rdamedia, Band nc rdacarrier, Nach einer verständlichen Einführung in die Grundtypen des Machine Learning und der erforderlichen mathematischen und statistischen Grundlagen wird der Leser weiter geführt in das Machine Learning, zum einen inhaltlich-technisch: Es werden beispielsweise die Typen des Lernens weiter differenziert. Mathematisch: Die grundlegenden, häufig eingesetzten Algorithmen werden bis auf mathematisches Niveau detailliert erklärt und daneben die Technik des Entwickelns eigener Lernalgorithmen. Praktisch: Bestimmung geeigneter Merkmale für eine Datenmenge, die aus Rohdaten erstellt werden soll und weitere nötige Arbeitsschritte des Datenanalytikers zur Erzeugung einer geeigneten Datenmenge. Deep Learning als Spezialform des Machine Learnings in neuronalen Netzen wird in einem eigenen Kapitel beschrieben. Unter den zahlreichen Büchern über Machine Learning sei hier Sebastian Raschka (2017) wegen der hohen Qualität hervorgehoben: Der Autor empfiehlt allerdings das hier rezensierte Buch wegen der Programmsprachen-Unabhängigkeit und der Kompaktheit ("Vorwort der deutschen Ausgabe", Seite 9), Maschinelles Lernen, s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd, DE-101, s (DE-588)4033447-8 (DE-627)106257188 (DE-576)209002050 Künstliche Intelligenz gnd, (DE-627), Lorenzen, Knut ÜbersetzerIn (DE-588)1020241446 (DE-627)699874491 (DE-576)359960898 trl, 9783958459977, Erscheint auch als Online-Ausgabe Burkov, Andriy Machine learning kompakt 1. Auflage Frechen : mitp, 2019 1 Online-Ressource (DE-627)1694736687 9783958459960, Erscheint auch als Online-Ausgabe Burkov, Andriy Machine Learning kompakt 1. Auflage Frechen : mitp, 2019 1 Online-Ressource (193 Seiten) (DE-627)1673334520 9783958459977, http://d-nb.info/118649252x/04 application/pdf Inhaltsverzeichnis, DE-Zwi2 2019-07-19T12:49:03Z 2020-08-28, DE-520 2019-07-22T13:34:35Z, DE-14 2021-08-13T07:58:55Z 2021-08-17, DE-L189 2019-08-05T11:40:32Z |
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Burkov, Andriy, Machine learning kompakt: alles, was Sie wissen müssen, Nach einer verständlichen Einführung in die Grundtypen des Machine Learning und der erforderlichen mathematischen und statistischen Grundlagen wird der Leser weiter geführt in das Machine Learning, zum einen inhaltlich-technisch: Es werden beispielsweise die Typen des Lernens weiter differenziert. Mathematisch: Die grundlegenden, häufig eingesetzten Algorithmen werden bis auf mathematisches Niveau detailliert erklärt und daneben die Technik des Entwickelns eigener Lernalgorithmen. Praktisch: Bestimmung geeigneter Merkmale für eine Datenmenge, die aus Rohdaten erstellt werden soll und weitere nötige Arbeitsschritte des Datenanalytikers zur Erzeugung einer geeigneten Datenmenge. Deep Learning als Spezialform des Machine Learnings in neuronalen Netzen wird in einem eigenen Kapitel beschrieben. Unter den zahlreichen Büchern über Machine Learning sei hier Sebastian Raschka (2017) wegen der hohen Qualität hervorgehoben: Der Autor empfiehlt allerdings das hier rezensierte Buch wegen der Programmsprachen-Unabhängigkeit und der Kompaktheit ("Vorwort der deutschen Ausgabe", Seite 9), Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz |
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Machine learning kompakt: alles, was Sie wissen müssen |
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