
EINFÜHRUNG IN REGRESSIONS- UND KLASSIFIKATIONSMODELLE KLASSIFIKATION MIT ML
Ein praktischer Leitfaden von der Theorie bis zur Bewertung
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Dieses Buch richtet sich an Leser, die in die Welt der künstlichen Intelligenz eingeführt werden möchten. Zunächst wird eine Einführung in das maschinelle Lernen, seine Ursprünge, Entwicklung und Anwendungen gegeben. Danach geht es um überwachtes Lernen und die verschiedenen Algorithmen, die für das Datentraining verwendet werden, angefangen bei der Problemlösung mit Regressions- und Klassifizierungstechniken. Für jedes implementierte Modell des maschinellen Lernens werden die Grundlagen erläutert und angeleitete Übungen durchgeführt, so dass der Leser Schritt für Schritt durch d...
Dieses Buch richtet sich an Leser, die in die Welt der künstlichen Intelligenz eingeführt werden möchten. Zunächst wird eine Einführung in das maschinelle Lernen, seine Ursprünge, Entwicklung und Anwendungen gegeben. Danach geht es um überwachtes Lernen und die verschiedenen Algorithmen, die für das Datentraining verwendet werden, angefangen bei der Problemlösung mit Regressions- und Klassifizierungstechniken. Für jedes implementierte Modell des maschinellen Lernens werden die Grundlagen erläutert und angeleitete Übungen durchgeführt, so dass der Leser Schritt für Schritt durch den Lernprozess geführt wird. Dieses Dokument wird zu einem didaktischen Leitfaden, der die Werkzeuge bietet, um die Funktionsweise jedes verwendeten Modells und seine Anwendungen zu verstehen. Am Ende eines jeden Abschnitts werden Übungen angeboten, mit denen der Leser sein Wissen vertiefen und überprüfen kann.