Bewertung:
Das Buch bietet eine solide Grundlage für das Verständnis des maschinellen Lernens, wird aber als zu technisch, unübersichtlich und mit zahlreichen Hyperlinks, die den Lesefluss stören, kritisiert. Es ist besonders für Anfänger eine Herausforderung.
Vorteile:⬤ Großartig, um ein solides Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens zu erlangen
⬤ umfassende Abdeckung verschiedener Aspekte des Themas
⬤ nützlich für diejenigen, die bereits etwas Hintergrundwissen auf dem Gebiet haben.
⬤ Zu technisch für Anfänger
⬤ schwer zu lesen aufgrund der Inline-Hyperlinks
⬤ viele Weblinks funktionieren nicht
⬤ Beispiele sind nicht wie angegeben herunterladbar
⬤ schlechtes Korrekturlesen und oberflächliche Beispiele führen zu Verwirrung.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Machine Learning for Dummies
Eine der besten Lektüren von Mark Cuban zum besseren Verständnis der künstlichen Intelligenz (inc.com, 2021)
Ihr umfassender Leitfaden für den Einstieg in das maschinelle Lernen
Obwohl maschinelles Lernen nicht bedeutet, dass Sie Ihren eigenen Turing-Test-geprüften Androiden erschaffen können - wie im Film Ex Machina - ist es eine Form der künstlichen Intelligenz und eines der aufregendsten technologischen Mittel, um Chancen zu erkennen und Probleme schnell und in großem Maßstab zu lösen. Jeder, der die Prinzipien des maschinellen Lernens beherrscht, beherrscht einen großen Teil unserer technischen Zukunft und eröffnet unglaubliche neue Karrieremöglichkeiten, wie z. B. die Erkennung von Betrug, die Optimierung von Suchergebnissen, die Schaltung von Werbung in Echtzeit, die Kreditwürdigkeitsprüfung, den Aufbau präziser und ausgeklügelter Preismodelle - und vieles, vieles mehr.
Im Gegensatz zu den meisten Büchern über maschinelles Lernen setzt die vollständig aktualisierte 2. Auflage von Machine Learning For Dummies nicht voraus, dass Sie über jahrelange Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python verfügen (der Quelltext von R ist ebenfalls in herunterladbarer Form mit Kommentaren und Erklärungen enthalten), sondern bietet Ihnen einen Einstieg in die Erstellung von Modellen, die Sie für praktische Aufgaben benötigen. Es wirft einen Blick auf die zugrundeliegenden - und faszinierenden - mathematischen Prinzipien, die das maschinelle Lernen antreiben, zeigt aber auch, dass man kein Mathegenie sein muss, um unterhaltsame neue Tools zu entwickeln und sie bei der Arbeit und im Studium anzuwenden.
⬤ Verstehen Sie die Geschichte der KI und des maschinellen Lernens.
⬤ Arbeiten Sie mit Python 3. 8 und TensorFlow 2. x (und R als Download)
⬤ Erstellen und testen Sie Ihre eigenen Modelle.
⬤ Verwenden Sie die neuesten Datensätze und nicht die veralteten Daten, die in anderen Büchern zu finden sind.
⬤ Wenden Sie maschinelles Lernen auf reale Probleme an.
Ganz gleich, ob Sie für Ihr Studium lernen oder Ihre geschäftliche oder berufliche Leistung verbessern wollen, dieses freundliche Einsteigerhandbuch ist Ihre beste Einführung in das maschinelle Lernen. Es ermöglicht Ihnen, sich schnell mit dieser erstaunlichen und sich schnell entwickelnden Technologie vertraut zu machen, die das Leben auf der ganzen Welt zum Besseren verändert.
| ISBN: | 9781119724018 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 464 |
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