Die Grundlagen des maschinellen Lernens

Das Buch "Grundlagen des maschinellen Lernens" ist so konzipiert, dass es auch für Leser mit einem Grundverständnis für Mathematik und Programmierung zugänglich ist. Wir beginnen mit einer Einführung in die Schlüsselkonzepte und erkunden die verschiedenen Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens und ihre Anwendungen. Anschließend werden die wesentlichen Bausteine wie Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Modellauswahl und Auswertung behandelt. Wir behandeln auch wichtige Themen wie Überanpassung, Regularisierung und Kreuzvalidierung, damit Sie Modelle entwickeln können, die gut verallgemeinern.Es ist wichtig zu wissen, dass maschinelles Lernen ein sich schnell entwickelnder Bereich ist, in dem regelmäßig neue Algorithmen, Techniken und Anwendungen entstehen. Obwohl dieses Buch eine solide Grundlage bietet, ist es immer ratsam, sich mit den neuesten Forschungen und Entwicklungen zu befassen, die über den Rahmen dieses Buches hinausgehen. Der Bereich des maschinellen Lernens bietet unendliche Möglichkeiten für Innovationen, und wir hoffen, dass dieses Buch Sie dazu inspiriert, weiter zu forschen und zu seinem Wachstum beizutragen.

Autorentext

Bhagirath Bhatt, Dipartimento di ECE, Istituto Tecnico A V Parekh, RajkotProf. Anjali Sandeep Gaikwad, Dipartimento di applicazioni informatiche, Bharati Vidyapeeth (Deemed to be University), Istituto di gestione, KolhapurDr. Uganya G, Dipartimento di ECE, Vel Tech Rangarajan Dr.Sagunthala R&D Institute of Science and Technology, Chennai.

Klappentext

Das Buch "Grundlagen des maschinellen Lernens" ist so konzipiert, dass es auch für Leser mit einem Grundverständnis für Mathematik und Programmierung zugänglich ist. Wir beginnen mit einer Einführung in die Schlüsselkonzepte und erkunden die verschiedenen Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens und ihre Anwendungen. Anschließend werden die wesentlichen Bausteine wie Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Modellauswahl und Auswertung behandelt. Wir behandeln auch wichtige Themen wie Überanpassung, Regularisierung und Kreuzvalidierung, damit Sie Modelle entwickeln können, die gut verallgemeinern.Es ist wichtig zu wissen, dass maschinelles Lernen ein sich schnell entwickelnder Bereich ist, in dem regelmäßig neue Algorithmen, Techniken und Anwendungen entstehen. Obwohl dieses Buch eine solide Grundlage bietet, ist es immer ratsam, sich mit den neuesten Forschungen und Entwicklungen zu befassen, die über den Rahmen dieses Buches hinausgehen. Der Bereich des maschinellen Lernens bietet unendliche Möglichkeiten für Innovationen, und wir hoffen, dass dieses Buch Sie dazu inspiriert, weiter zu forschen und zu seinem Wachstum beizutragen.