Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen (PDF)
Mit Beispielen in Python
In diesem Lehr- und Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Die Kapitel enthalten Beispiel-Übungen mit Python-Code....
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Produktinformationen zu „Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen (PDF)“
In diesem Lehr- und Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Die Kapitel enthalten Beispiel-Übungen mit Python-Code.
In den vorderen Kapiteln werden die mathematischen Grundlagen dargestellt. Der Hauptteil befasst sich mit den zentralen Konzepten des maschinellen Lernens. Das Buch wird abgerundet durch Kapitel zu speziellen Anwendungen in verschiedenen Disziplinen.
Aus dem Inhalt
Lineare Algebra - Wahrscheinlichkeit und Statistik - Optimierung - Parametrische Methoden - Nichtparametrische Methoden - Bestärkendes Lernen - Custeranalyse - Anwendungen
Der Autor
Benny Botsch hat Maschinenbau an der TU Berlin studiert, hat für einen seiner Artikel einen Nachwuchspreis der Gesellschaft für angewandte Informatik gewonnen und ist dort als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Bildverarbeitung angestellt.
Autoren-Porträt von Benny Botsch
Mein Name ist Benny Botsch und studierte Maschinenbau an der Technischen Universität in Berlin. Ich arbeite seit einigen Jahren als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei der Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI e.V.) im Bereich der Bildverarbeitung / Industrielle Anwendungen. Dabei entwickle ich Software zur Auswertung von 2D-Materialbildern durch klassische Bildverarbeitung (Objekterkennung, Kantenerkennung), aber auch durch neuronale Netze, um Materialkennwerte zu ermitteln.Bibliographische Angaben
- Autor: Benny Botsch
- 2023, 1. Aufl. 2023, 263 Seiten, Deutsch
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- ISBN-10: 3662672774
- ISBN-13: 9783662672778
- Erscheinungsdatum: 21.11.2023
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 3.07 MB
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