Merkmalskonstruktion für Machine Learning: Prinzipien und Techniken der Datenaufbereitung (Animals)
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Beschreibung
"Merkmalskonstruktion für Machine Learning: Prinzipien und Techniken der Datenaufbereitung" von Thomas Lotze bietet eine umfassende Einführung in die Kunst und Wissenschaft der Merkmalskonstruktion, einem entscheidenden Schritt im maschinellen Lernen. Das Buch richtet sich an Praktiker und Forscher, die ihre Fähigkeiten in der Datenaufbereitung verbessern möchten, um effektivere Modelle zu entwickeln. Lotze behandelt grundlegende Prinzipien und fortgeschrittene Techniken zur Identifizierung, Auswahl und Transformation von Merkmalen aus Rohdaten. Er betont die Bedeutung einer sorgfältigen Merkmalsauswahl und -konstruktion, um die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu optimieren. Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, wie unterschiedliche Datentypen – einschließlich numerischer, kategorialer und zeitlicher Daten – verarbeitet werden können. Ein besonderer Fokus liegt auf der Anwendung dieser Techniken im Bereich der Tierforschung (Animals), wo spezifische Herausforderungen bei der Datenaufbereitung auftreten können. Das Buch kombiniert theoretische Konzepte mit praktischen Anwendungen und bietet wertvolle Einblicke für alle, die sich mit dem Aufbau robuster Machine-Learning-Systeme befassen.
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