Bewertung:
Das Buch dient als solide Einführung in das maschinelle Lernen und wird für seine klare Struktur, Zugänglichkeit und praktischen Beispiele gelobt. Es eignet sich gut für Studenten und Pädagogen, die eine umfassende Bildungsressource suchen.
Vorteile:⬤ Leicht zu lesen und gut gegliedert
⬤ gründlicher und qualitativ hochwertiger Inhalt
⬤ zahlreiche praktische Beispiele und Programmierübungen
⬤ stellt komplexe Konzepte klar dar
⬤ enthält reale Szenarien und ethische Fragen.
Nicht das strengste Lehrbuch; bietet möglicherweise nicht genügend Tiefe für diejenigen, die bereits mit dem maschinellen Lernen vertraut sind.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
A Hands-On Introduction to Machine Learning
Dieses Lehrbuch ist vollgepackt mit Beispielen aus der Praxis, Einblicken in die Branche und praktischen Aktivitäten und soll das maschinelle Lernen so vermitteln, dass es leicht zu verstehen und anzuwenden ist. Es setzt lediglich ein technisches Grundwissen voraus und ist damit eine ideale Ressource für Studenten und Fachleute, auch für diejenigen, die neu in der Informatik sind.
Alle notwendigen Themen werden behandelt, darunter überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netze, Reinforcement Learning, Cloud-basierte Dienste und die ethischen Fragen, die in der Branche immer noch Probleme bereiten. Obwohl Python als Hauptsprache verwendet wird, werden die Lösungen für viele Übungen auch in R bereitgestellt, um die Vielseitigkeit zu erhöhen.
Eine Reihe von Online-Ressourcen ist verfügbar, um den Unterricht in verschiedenen Kursen zu unterstützen, einschließlich Beispiel-Lehrplänen, einem Lösungshandbuch und Vorlesungsfolien. Datensätze und Code sind ebenfalls online verfügbar und bieten den Studenten alles, was sie zum Üben der Beispiele und Probleme im Buch benötigen.
| ISBN: | 9781009123303 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 500 |
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