Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird als Ressource für Anfänger im Bereich des maschinellen Lernens gut aufgenommen und bietet einführende Einblicke, einen klaren Schreibstil und nützliche Beispiele. Einige Rezensenten finden jedoch, dass es an Tiefe und praktischen Programmierbeispielen mangelt, was diejenigen, die das Programmieren im Zusammenhang mit maschinellem Lernen lernen wollen, in die Irre führen könnte.
Vorteile:⬤ Guter Überblick für Anfänger.
⬤ Leicht zu lesen und zu verstehen.
⬤ Bietet Ressourcen für weiteres Lernen.
⬤ Nützliche Beispiele, die komplexe Konzepte vereinfachen.
⬤ Umfassend in der Erklärung verschiedener Aspekte des maschinellen Lernens.
⬤ In vielen Bereichen fehlt es an Tiefe.
⬤ Irreführender Titel, da es weder die Programmierung noch Python-Beispiele behandelt.
⬤ Konzentriert sich mehr auf theoretische als auf praktische Anwendungen.
⬤ Einige Tippfehler im Text gefunden.
(basierend auf 15 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Machine Learning for Beginners: Absolute Beginners Guide, Learn Machine Learning and Artificial Intelligence from Scratch
Inhalt des Buches:
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Maschinelles Lernen verändert die Welt.
Sie nutzen Machine Learning jeden Tag und wissen es wahrscheinlich nicht.
In diesem Buch erfahren Sie, wie ML aus dem Wunsch entstand, Computer lernfähig zu machen.
Verfolgen Sie die Entwicklung des maschinellen Lernens von den Anfängen, als ein Computer lernte, wie man Dame spielt, bis hin zu Maschinen, die in der Lage sind, Weltmeister im Schach und Go zu schlagen. Verstehen Sie, warum große Datenmengen für das maschinelle Lernen so wichtig sind und wie die Sammlung großer Datenmengen den Programmierern des maschinellen Lernens die Informationen liefert, die sie für die Entwicklung von Lernalgorithmen benötigen. Einfache Beispiele werden Ihnen helfen, die komplexe Mathematik und Wahrscheinlichkeitsstatistik zu verstehen, die dem maschinellen Lernen zugrunde liegt. Sie werden auch Beispiele aus der Praxis des maschinellen Lernens in Aktion sehen und entdecken, wie diese Algorithmen Ihr Leben jeden Tag verbessern. Erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, neuronale Netze und Schwarmintelligenz zusammenwirken und sich gegenseitig ergänzen, um Maschinen zu entwickeln, die in der Lage sind, zu denken und auf die Welt zu reagieren. Informieren Sie sich über die technischen Probleme des maschinellen Lernens und wie sie überwunden werden. Entdecken Sie die Schattenseiten des maschinellen Lernens und welche Folgen es haben kann, wenn etwas schief läuft. Und schließlich erfahren Sie etwas über die positive Zukunft, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen der Welt zu bringen versprechen.
In diesem Buch werden Sie entdecken.
Die Geschichte des maschinellen Lernens
Ansätze für ML in der Vergangenheit und Gegenwart -Ansätze für ML in der Vergangenheit und Gegenwart
-Künstliche Intelligenz und ihre Beziehung zu ML
-Wie neuronale Netze, Big Data, Regression und die Cloud alle eine Rolle bei der Entwicklung des maschinellen Lernens spielen
-Vergleich des maschinellen Lernens mit dem Internet der Dinge, der Robotik und der Schwarmintelligenz
-Lernen Sie die verschiedenen Modelle des maschinellen Lernens kennen und erfahren Sie, wie diese zur Erstellung von Lernalgorithmen verwendet werden
-Erhalten Sie Zugang zu kostenloser Software und Datensätzen, damit Sie Ihre eigene Software für maschinelles Lernen ausprobieren können
-Untersuchen Sie einige der technischen Probleme und philosophischen Dilemmas von ML
-Erleben Sie, wie fortschrittliches maschinelles Lernen unsere Welt in Zukunft verändern wird
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Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781793016423 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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