KI-Algorithmen mit Python: Die Klassiker von k-Nearest Neighbours bis zum Reinforcement Learning
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Beschreibung
Die codegestützte Einführung ins Machine Learning In Zeiten von Claude, Gemini, ChatGPT und Co. ist längst bekannt: KI ist nicht gleich KI. In diesem Buch lernen Sie die zentralen lernenden Algorithmen kennen, die Sie für Ausbildung und Beruf benötigen. Von K-Nearest Neighbours bis Reinforcement Learning zeigt Ihnen Jens Gaulke, wie Sie jeden dieser Algorithmen in Python von Grund auf implementieren. Mit vielen Übungen und Best Practices bleibt es praxisnah und codeorientiert: Denn wer KI verstehen will, muss sie selbst konstruieren. Grundlegende KI-Algorithmen verstehen und in Python implementieren Anwendungsfelder, Stolperfallen und Best Practices für jedes Verfahren Inklusive Übungen zu den Grenzen der Algorithmen Aus dem Inhalt: Das richtige Software-Setup Mathematische Grundlagen K-Nearest Neighbours Naive Bayes Lineare und logistische Regression K-Means Clustering Entscheidungsbäume Support-Vector-Maschinen Neuronale Netze Verstärkendes Lernen KI und Ethik
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