Maschinelles Lernen (eBook, PDF)

Grundlagen und Algorithmen in Python

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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 prak...

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Bewertung von Dani12143 aus Oldenburg

19.07.2024

Gebundenes Buch Maschinelles Lernen Grundlagen und Algorithmen in Python Von: Jörg Frochte Titel: Maschinelles Lernen Grundlagen und Algorithmen in Python Autor: Jörg Frochte Herausgeber: Carl Hanser Verlag Mehrteiliges Produkt, mit Beigabe 3., überarbeitete und erweiterte Auflage … Mehr Maschinelles Lernen Grundlagen und Algorithmen in Python Von: Jörg Frochte Titel: Maschinelles Lernen Grundlagen und Algorithmen in Python Autor: Jörg Frochte Herausgeber: Carl Hanser Verlag Mehrteiliges Produkt, mit Beigabe 3., überarbeitete und erweiterte Auflage Sprache: deutsch Auflage: Verlag Hanser, Carl Preis: 39,99€ ISBN: 9783446461444 Das Buch "Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python" von Jörg Frochte, herausgegeben vom Carl Hanser Verlag, ist ein umfassender Leitfaden für alle, die in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens eintauchen möchten. Es richtet sich sowohl an Einsteiger als auch an fortgeschrittene Leser und bietet eine detaillierte Einführung in die grundlegenden Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens, verbunden mit praktischen Implementierungen in Python. In diesem Aufsatz werden die Struktur des Buches, die behandelten Inhalte, die didaktischen Methoden und der Nutzen des Buches für angehende Data Scientists und Entwickler analysiert. Jörg Frochte hat das Ziel, den Lesern eine solide Grundlage im Bereich des maschinellen Lernens zu vermitteln und ihnen die notwendigen Werkzeuge an die Hand zu geben, um eigene ML-Modelle zu entwickeln. Das Buch ist klar strukturiert und führt die Leser Schritt für Schritt durch die verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens. Es ist in mehrere Kapitel unterteilt, die logisch aufeinander aufbauen: 1. Einführung in das maschinelle Lernen Überblick über die Grundlagen und Bedeutung des maschinellen Lernens Einführung in die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens (überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen) Einblick in typische Anwendungsbereiche 2. Grundlagen der Programmierung mit Python Einführung in Python als Programmiersprache für maschinelles Lernen Vorstellung der wichtigsten Bibliotheken (NumPy, Pandas, Matplotlib) Grundlagen der Datenvorverarbeitung und -analyse 3. Überwachtes Lernen Einführung in lineare Regression und Klassifikation Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines Evaluierung von Modellen und Hyperparameteroptimierung 4. Unüberwachtes Lernen Clusteranalyse mit K-Means und hierarchischem Clustering Dimensionsreduktion mit PCA und t-SNE Anomalieerkennung und Assoziationsregeln 5. Bestärkendes Lernen Grundlagen und Konzepte des bestärkenden Lernens Einführung in Q-Learning und Deep Q-Learning Praxisbeispiele und Implementierungen 6. Neuronale Netze und Deep Learning Einführung in neuronale Netze und deren Architektur Vorstellung von Deep Learning und Convolutional Neural Networks (CNNs) Praxisbeispiele und Implementierungen mit TensorFlow und Keras Das Buch bietet eine fundierte Einführung in das maschinelle Lernen und ist so gestaltet, dass es sowohl für Anfänger als auch für fortgeschrittene Leser geeignet ist: Grundlagen des maschinellen Lernens: Frochte legt besonderen Wert darauf, die grundlegenden Konzepte verständlich zu erklären, sodass auch Einsteiger schnell die ersten Erfolge erzielen können. Python und ML-Bibliotheken: Die Einführung in Python und die wichtigsten ML-Bibliotheken ermöglicht es den Lesern, die Theorie in die Praxis umzusetzen und eigene Modelle zu entwickeln. Praktische Anwendung: Durch die praxisorientierten Beispiele und Projekte lernen die Leser nicht nur die Theorie, sondern auch die praktische Anwendung der ML-Algorithmen in realen Projekten. "Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python" ist ein wertvolles Werkzeug für alle, die sich für das maschinelle Lernen interessieren. Es bietet: Für Anfänger: Eine klare und verständliche Einführung in die Welt des maschinellen Lernens, die den Einstieg erleichtert und erste Erfolge ermöglicht. Für Fortgeschrittene: Detaillierte Anleitungen und fortgeschrittene Themen, die das Verständnis vertiefen und die Entwickler herausfordern, ihre Kenntnisse zu erweitern. Für Lehrkräfte und Ausbilder: Eine wertvolle Ressource, um Studenten und Kursteilnehmern die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte des maschinellen Lernens zu vermitteln. "Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python" von Jörg Frochte ist ein hervorragend konzipiertes Buch, das sowohl Anfänger als auch Fortgeschrittene in die Welt des maschinellen Lernens einführt. Mit klaren Erklärungen, praxisorientierten Beispielen und zahlreichen visuellen Hilfsmitteln gelingt es Frochte, die komplexen Themen des maschinellen Lernens verständlich und zugänglich zu machen. Das Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die ihre eigenen ML-Modelle entwickeln möchten, und zeigt eindrucksvoll, wie viel Potenzial und Anwendungsmöglichkeiten das maschinelle Lernen bietet. Insgesamt bietet dieses Werk eine solide Grundlage für die weitere Vertiefung und Anwendung des Gelernten im beruflichen und akademischen Umfeld. Rezension von: Die Magie der Bücher Weniger

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