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Kurzinformation

Sprache:
Deutsch
ISBN:
3446461442
Seitenzahl:
608
Auflage:
-
Erschienen:
2020-11-09
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Beschreibung

Maschinelles Lernen, inkl. E-Book inside
Grundlagen und Algorithmen in Python

Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:- Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren.- Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.- Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz 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 aktuelle Python/NumPy-Version überarbeitet, das Kapitel zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden neu aufgenommen:- Deep Q-Learning- Long-Short-Term-Memory-Netzwerke- Pandas-Integration und -Einführung- OpenAI Gym und Torcs integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. von Frochte, Jörg

Produktdetails

Einband:
Gebunden
Seitenzahl:
608
Erschienen:
2020-11-09
Sprache:
Deutsch
EAN:
9783446461444
ISBN:
3446461442
Gewicht:
1167 g
Auflage:
-
Verwandte Sachgebiete:

Über den Autor

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 zum maschinellem Lernen.


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