
Applied Machine Learning
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Beschreibung
"Applied Machine Learning" von David Forsyth ist ein umfassendes Werk, das sich mit der praktischen Anwendung von maschinellem Lernen befasst. Das Buch richtet sich an Studierende und Fachleute, die ein tieferes Verständnis für die Methoden und Techniken des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter überwachte und unüberwachte Lernverfahren, Feature-Engineering, Modellbewertung und -selektion sowie die Implementierung verschiedener Algorithmen in realen Anwendungen. Forsyth legt dabei besonderen Wert auf praktische Beispiele und Übungen, um den Lesern zu helfen, theoretische Konzepte in die Praxis umzusetzen. Das Buch bietet zudem Einblicke in aktuelle Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und diskutiert ethische Überlegungen bei der Anwendung dieser Technologien.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 608 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley-IEEE Press
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 220 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier Science
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2015
- Wiley
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Gebunden
- 334 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Kartoniert
- 189 Seiten
- Erschienen 2020
- De Gruyter
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer