Maschinelles Lernen - Frochte, Jörg
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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…mehr

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Produktbeschreibung
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. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.

Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen:

- Deep Q-Learning

- Class Activation Maps und Grad-CAM

- Pandas-Integration und -Einführung

- OpenAI Gym integriert

Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker 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.
Autorenporträt
Prof. Dr. Jörg Frochte lehrt und forscht seit 2010 an der Hochschule Bochum. Als Professor für Angewandte Informatik und Mathematik hält er hier Vorlesungen in Mathematik, Simulation & Modellbildung und maschinellem Lernen.
Rezensionen
"Kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens." handling, Dezember 2018

"Arbeitsbuch für Administratoren, Entwickler und IT-/System-Architekten. Entwickler erfahren, wie robuste Datenbankapplikationen erstellt werden, und erhalten einen Leitfaden für den Umstieg von Oracle auf PostgreSQL. Eigene Kapitel widmen sich den Themen PostgreSQL in der Cloud und großen Datenbanken." Jan Tittel, dotnetpro, Oktober 2018

"Alles in allem ein anspruchsvolles Buch über maschinelles Lernen, das einem engagierten Leser fundiertes Wissen vermitteln kann." Linux Magazin, Oktober 2018
"Jörg Frochte, Professor an der Hochschule Bochum, steuert ein weiteres Buch zu ML bei, das sich für das Selbststudium eignen soll und zahlreiche ML-Aufgaben in Python erledigt." iX, Oktober 2019

"Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt. Es demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, und liefert den Hintergrund, um zu verstehen, wie und warum sie funktionieren." MaschinenMarkt, 25.03.2019

"Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis." Konstruktion - Zeitschrift für Produktentwicklung und Ingenieur-Werkstoffe, Februar 2019

"Fazit: Erfahrener Dozent führt aus verschiedenen technischen Blickwinkeln in das Thema ein. Fundiert." Infotechnica.de, 01.02.2019

"Dieses Lehrbuch ist nicht nur für Studierende technischer Studienrichtungen geeignet, sondern auch für Interessierte anderer Studienrichtungen, Praktiker und Quereinsteiger. Das Buch in zweiter Auflage bietet eine gute, leicht verständliche Einführung in die Grundprinzpiens des maschinellen Lernens unter Verwendung von Python, dem heutigen Industriestandard. Das schöne an diesem Buch ist dass es eben nicht ein reines 'Programmierlehrbuch' ist, sondern darüberhinaus auf verständliche Weise die Kernprinzipien des maschinellen Lernens vermittelt und zeigt, dass eben nicht nur das Verständnis von Algorithmen notwendig ist, sondern eine gute Datenlage und das entsprechende Domänenwissen." Andreas Holzinger, Austria Forum, Januar 2019

"Alles in allem ein anspruchsvolles Buch über maschinelles Lernen, das einem engagierten Leser fundiertes Wissen vermitteln kann." Linux Magazin, Oktober 2018…mehr