Datengestützte Wissenschaft und Technik: Maschinelles Lernen, Dynamische Systeme und Steuerung

Bewertung:   (4,7 von 5)

Datengestützte Wissenschaft und Technik: Maschinelles Lernen, Dynamische Systeme und Steuerung (L. Brunton Steven)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch bietet eine umfassende und leicht zugängliche Einführung in die moderne datengesteuerte Technik, mit besonderem Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und Kontrolltheorie. Es ist gut strukturiert, mit klaren Erklärungen und praktischen Beispielen, die durch begleitende YouTube-Videos ergänzt werden. Allerdings erschweren Probleme mit dem Schriftsatz der Kindle-Ausgabe die Lektüre, insbesondere für diejenigen, die auf mathematische Gleichungen angewiesen sind.

Vorteile:

Klare und interessante Erklärungen komplexer Konzepte des maschinellen Lernens und der Kontrolltheorie.
Zugänglich für Anfänger und Fortgeschrittene, mit anpassungsfähigen Codebeispielen.
Enthält empfohlene Lektüre und eine gute Struktur zum Lernen.
Ergänzt durch informative YouTube-Videovorträge.
Nützlich für technische Anwendungen mit praktischem Schwerpunkt.

Nachteile:

Die Größe der mathematischen Gleichungen in der Kindle-Ausgabe ist zu klein, so dass sie für manche Nutzer nicht lesbar sind.
Das Buch enthält Tippfehler und einige Aussagen werden als falsch oder irreführend kritisiert.
Begrenzte Tiefe in einigen Bereichen; einige Leser empfanden es als oberflächlich.
Verwendung von MATLAB anstelle von Python, was einige Rezensenten für unnötig hielten.

(basierend auf 35 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control

Inhalt des Buches:

Die datengestützte Entdeckung revolutioniert die Modellierung, Vorhersage und Steuerung komplexer Systeme.

Dieses Lehrbuch bringt maschinelles Lernen, Ingenieurmathematik und mathematische Physik zusammen, um die Modellierung und Steuerung dynamischer Systeme mit modernen Methoden der Datenwissenschaft zu integrieren. Es hebt viele der jüngsten Fortschritte im wissenschaftlichen Rechnen hervor, die es ermöglichen, datengesteuerte Methoden auf eine Vielzahl komplexer Systeme anzuwenden, wie Turbulenzen, das Gehirn, das Klima, die Epidemiologie, das Finanzwesen, die Robotik und die Autonomie.

Der Text richtet sich an fortgeschrittene Studenten und angehende Doktoranden der Ingenieur- und Naturwissenschaften und stellt eine Reihe von Themen und Methoden vor, die von der Einführung bis zum neuesten Stand der Technik reichen.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781108422093
Autor:
Verlag:
Einband:Hardcover
Erscheinungsjahr:2019
Seitenzahl:492

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)