Grundlagen und Methoden des maschinellen und tiefen Lernens: Algorithmen, Werkzeuge und Anwendungen

Grundlagen und Methoden des maschinellen und tiefen Lernens: Algorithmen, Werkzeuge und Anwendungen (Pradeep Singh)

Originaltitel:

Fundamentals and Methods of Machine and Deep Learning: Algorithms, Tools, and Applications

Inhalt des Buches:

GRUNDLAGEN UND METHODEN DES MASCHINELLEN UND TIEFEN LERNENS

Das Buch bietet einen praktischen Ansatz, indem es die Konzepte des maschinellen Lernens und der Deep-Learning-Algorithmen, die Bewertung von Fortschritten in der Methodik und die Demonstration von Algorithmen anhand von Anwendungen erläutert.

In den letzten zwei Jahrzehnten haben das maschinelle Lernen und sein Teilbereich Deep Learning eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Softwareanwendungen gespielt. In neueren Forschungsstudien werden sie als eine der bahnbrechenden Technologien angesehen, die unser zukünftiges Leben, unsere Unternehmen und die Weltwirtschaft verändern werden. Die jüngste Explosion digitaler Daten in einer Vielzahl von Bereichen, darunter Wissenschaft, Technik, Internet der Dinge, Biomedizin, Gesundheitswesen und viele Wirtschaftszweige, hat das Zeitalter der Big Data ausgerufen, die nicht mit klassischer Statistik, sondern mit den moderneren, robusteren Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning analysiert werden können. Da maschinelles Lernen aus Daten lernt und nicht durch die Programmierung von fest kodierten Entscheidungsregeln, wird versucht, mit Hilfe des maschinellen Lernens Computer zu entwickeln, die in der Lage sind, Probleme wie menschliche Experten auf diesem Gebiet zu lösen.

Das Ziel dieses Buches ist es, einen praktischen Ansatz zu präsentieren, indem die Konzepte des maschinellen Lernens und der Deep-Learning-Algorithmen mit Anwendungen erklärt werden. Es werden Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens, Ensemble-Algorithmen des maschinellen Lernens, Merkmalsauswahl, Deep-Learning-Techniken und ihre Anwendungen behandelt. Die achtzehn Kapitel enthalten außerdem einzigartige Informationen, die ein klares Verständnis der Konzepte anhand von Algorithmen und Fallstudien vermitteln, die mit Anwendungen des maschinellen Lernens und des Deep Learning in verschiedenen Bereichen illustriert werden, darunter die Vorhersage von Krankheiten, die Vorhersage von Softwarefehlern, die Online-Fernsehanalyse, die medizinische Bildverarbeitung usw. Jedes der unten kurz beschriebenen Kapitel bietet sowohl einen ausgewählten Ansatz als auch dessen Umsetzung.

Leserschaft

Forscher und Ingenieure im Bereich der künstlichen Intelligenz, Informatiker sowie Softwareentwickler.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781119821250
Autor:
Verlag:
Einband:Hardcover
Erscheinungsjahr:2022
Seitenzahl:480

Kauf:

Derzeit verfügbar, auf Lager.

Ich kaufe es!

Weitere Bücher des Autors:

Grundlagen und Methoden des maschinellen und tiefen Lernens: Algorithmen, Werkzeuge und Anwendungen...
GRUNDLAGEN UND METHODEN DES MASCHINELLEN UND...
Grundlagen und Methoden des maschinellen und tiefen Lernens: Algorithmen, Werkzeuge und Anwendungen - Fundamentals and Methods of Machine and Deep Learning: Algorithms, Tools, and Applications
Billard auf hyperbolischen Tischen - Billiards on Hyperbolic Tables
Ein ausführliches Buch über Billard, ein beliebtes Spiel für den Innenbereich, das auf einem...
Billard auf hyperbolischen Tischen - Billiards on Hyperbolic Tables

Die Werke des Autors wurden von folgenden Verlagen veröffentlicht:

© Book1 Group - Alle Rechte vorbehalten.
Der Inhalt dieser Seite darf weder teilweise noch vollständig ohne schriftliche Genehmigung des Eigentümers kopiert oder verwendet werden.
Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)