Bewertung:
Das Buch von Alpaydin wird für seine klare Darstellung der Algorithmen und Theorien des maschinellen Lernens gelobt, was es für Studierende und Praktiker, die die grundlegenden Konzepte verstehen wollen, wertvoll macht. Einige Leser empfinden es jedoch aufgrund seines technischen Charakters und Schreibstils als Herausforderung, insbesondere für Anfänger. Ein Benutzer meldete auch einen Druckfehler, der seine Erfahrungen mit dem Buch beeinträchtigte.
Vorteile:⬤ Bietet eine klare und prägnante Erklärung der wichtigsten Algorithmen und Theorien des maschinellen Lernens.
⬤ Die überarbeiteten Abschnitte enthalten aktuelle Inhalte über Deep Learning, wie GANs und CNNs.
⬤ Geeignet für Studenten und Fachleute, die die theoretischen Aspekte des maschinellen Lernens verstehen wollen.
⬤ Allgemein leicht zu lesen, mit einfachen Erklärungen.
⬤ Einige Nutzer fanden es zu technisch und zu mathematiklastig, besonders für Anfänger.
⬤ Der Schreibstil könnte Konzepte für diejenigen, die mit dem Thema nicht vertraut sind, nicht effektiv erklären.
⬤ Berichte über ein falsch gedrucktes Buch, in dem das erste Kapitel fehlt.
⬤ Kritik, weil es für Leser ohne fundierte Kenntnisse in Statistik oder mathematischer Theorie weniger zugänglich ist.
(basierend auf 11 Leserbewertungen)
Introduction to Machine Learning, Fourth Edition
Eine grundlegend überarbeitete vierte Auflage eines umfassenden Lehrbuchs, das auch die jüngsten Fortschritte im Bereich Deep Learning und neuronale Netze behandelt.
Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, Computer so zu programmieren, dass sie Beispieldaten oder frühere Erfahrungen nutzen, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Maschinelles Lernen ist die Grundlage für so spannende neue Technologien wie selbstfahrende Autos, Spracherkennung und Übersetzungsanwendungen. Diese gründlich überarbeitete vierte Auflage eines umfassenden, weit verbreiteten Lehrbuchs zum maschinellen Lernen bietet eine neue Abdeckung der jüngsten Fortschritte auf diesem Gebiet sowohl in der Theorie als auch in der Praxis, einschließlich der Entwicklungen beim Deep Learning und bei neuronalen Netzen.
Das Buch deckt eine breite Palette von Themen ab, die normalerweise nicht in einführenden Texten zum maschinellen Lernen enthalten sind, darunter überwachtes Lernen, Bayessche Entscheidungstheorie, parametrische Methoden, semiparametrische Methoden, nichtparametrische Methoden, multivariate Analyse, versteckte Markov-Modelle, Verstärkungslernen, Kernel-Maschinen, grafische Modelle, Bayessche Schätzung und statistische Tests. Die vierte Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning, in dem das Training, die Regularisierung und die Strukturierung von tiefen neuronalen Netzen, wie z. B. Faltungsnetzen und generativen adversen Netzen, behandelt wird.
Neues Material im Kapitel über Verstärkungslernen, das die Verwendung von tiefen Netzen, die Policy-Gradient-Methoden und tiefes Verstärkungslernen behandelt.
Neues Material im Kapitel über mehrschichtige Perceptrons auf Autoencodern und dem word2vec-Netzwerk.
Und eine Diskussion über eine beliebte Methode der Dimensionalitätsreduktion, t-SNE. Neue Anhänge bieten Hintergrundmaterial zu linearer Algebra und Optimierung. Übungen am Ende der Kapitel helfen dem Leser, die gelernten Konzepte anzuwenden. Einführung in das maschinelle Lernen kann in Kursen für fortgeschrittene Studenten und Hochschulabsolventen sowie als Nachschlagewerk für Fachleute verwendet werden.
| ISBN: | 9780262043793 |
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| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 712 |
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