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Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R: A Practical Guide
Dieses frei zugängliche Buch bietet eine Fülle von praktischen Beispielen, die veranschaulichen, wie die Abstimmung von Hyperparametern in der Praxis angewendet werden kann, und gibt tiefe Einblicke in die Funktionsmechanismen von Methoden des maschinellen Lernens (ML) und des Deep Learning (DL). Ziel des Buches ist es, den Leser in die Lage zu versetzen, mit den hier beschriebenen Methoden bessere Ergebnisse mit deutlich weniger Zeit, Kosten, Aufwand und Ressourcen zu erzielen. Die in diesem Buch vorgestellten Fallstudien können auf einem normalen Desktop- oder Notebook-Computer ausgeführt werden. Es sind keine leistungsstarken Rechenanlagen erforderlich.
Die Idee zu diesem Buch geht auf eine Studie zurück, die die Bartz & Bartz GmbH für das Statistische Bundesamt (Destatis) durchgeführt hat. Aufbauend auf dieser Studie richtet sich das Buch sowohl an Praktiker in der Industrie als auch an Forscher, Lehrende und Studierende an Hochschulen. Der Inhalt konzentriert sich auf das Hyperparameter-Tuning von ML- und DL-Algorithmen und ist in zwei Hauptteile gegliedert: Theorie (Teil I) und Anwendung (Teil II). Zu den wesentlichen behandelten Themen gehören: eine Übersicht über wichtige Modellparameter.
Vier Studien zur Parameterabstimmung und eine umfassende Studie zur globalen Parameterabstimmung.
Statistische Analyse der Leistung von ML- und DL-Methoden auf der Grundlage des Schweregrads.
Und eine neue, auf Konsens basierende Methode zur Aggregation und Analyse von Ergebnissen aus mehreren Algorithmen. Das Buch präsentiert Analysen von mehr als 30 Hyperparametern aus sechs relevanten ML- und DL-Methoden und stellt Quellcode zur Verfügung, damit die Benutzer die Ergebnisse reproduzieren können. Es dient somit als Handbuch und Lehrbuch gleichermaßen.
| ISBN: | 9789811951695 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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