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Über dieses Buch
In diesem Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des Maschinellen Lernens erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Es wird zu jedem Kapitel mindestens eine Beispiel-Übung durchgeführt. Die Übungen könnten durch Python-Code ergänzt werden. Zusätzlich werden Aufgabenstellungen definiert, dies dient der Festigung des in dem jeweiligen Kapitel gelernten. Spezielle Anwendungen sollen ebenfalls dargestellt werden. Die Zielgruppe sind hauptsächlich Studierende, welche sich in dieses Themengebiet einarbeiten möchten. Ingenieure können allerdings ebenfalls von diesem Fachbuch profitieren, da ein großer Schwerpunkt bei der Anwendung von ML liegt. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt.
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Information
Inhaltsverzeichnis
- Cover
- Titelei
- 1. Einführung
- 2. Lineare Algebra
- 3. Wahrscheinlichkeit und Statistik
- 4. Optimierung
- 5. Parametrische Methoden
- 6. Nichtparametrische Methoden
- 7. Bestärkendes Lernen
- 8. Custeranalyse
- 9. Anwendungen
- Anhang
Häufig gestellte Fragen
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