Maschinelles Lernen

Grundlagen und Algorithmen in Python

Maschinelles Lernen

Name: Maschinelles Lernen
Price: 39.99 EUR
Availability: InStock
Author: Jörg Frochte
ISBN: 9783446461444

Grundlagen und Algorithmen in Python

	HANSER Fachbuch
Autor:in	Jörg Frochte
	608 Seiten, Softcover, 3. Auflage
Erschienen	01/2021
	978-3-446-46144-4 9783446461444

€

Best.-Nr.:

Maschinelles Lernen ist nicht allein Informatik. Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach und umfasst je nach Zielsetzung die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet. Diesen Umstand berücksichtigt der Autor in diesem Buch und spricht gleichermaßen Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis an.

Die nötige Mathematik wird in diesem Buch eingebettet präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt wird, Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik sollten Sie zum Verständnis jedoch mitbringen.

Zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz werden die Algorithmen 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

Aus dem Inhalt

Maschinelles Lernen – Überblick und Abgrenzung
Python, NumPy, SciPy und Matplotlib – in a nutshell
Statistische Grundlagen und Bayes-Klassifikator
Lineare Modelle und Lazy Learning
Entscheidungsbäume
Ein- und mehrschichtige Feedforward-Netze
Deep Neural Networks mit Keras

Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Feature-Engineering und Datenanalyse
Ensemble Learning mittels Bagging und Boosting
Convolutional Neural Networks mit Keras
Support Vector Machines
Clustering-Verfahren
Grundlagen des bestärkenden Lernens
Fortgeschrittene Themen des bestärkenden Lernens

Bei der Klassifizierung von Bildern geht gern auch mal etwas schief. So können während des Trainings irrelevante Bilddetails wie der Hintergrund oder Markierungen auf medizinischen Bildern unerwünschte Korrelationen hervorrufen. Bei medizinischen Anwendungen kann das durchaus kritische Folgen haben. Wie Sie dem mit Global Average Pooling entgegenwirken, erfahren Sie in dieser Leseprobe.

Wer hat's geschrieben?

Prof. Dr. Jörg Frochte lehrt und forscht seit 2010 an der Hochschule Bochum. Als Professor für Angewandte Informatik und Mathematik hält er hier u.a. Vorlesungen in Mathematik, Simulation und Modellbildung sowie maschinellem Lernen.

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Grundlagen und Algorithmen in Python

	HANSER Fachbuch
Autor:in	Jörg Frochte
	608 Seiten, Softcover, 3. Auflage
Erschienen	01/2021
	978-3-446-46144-4 9783446461444

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