Machine Learning for Engineers
Diese in sich geschlossene Einführung in das maschinelle Lernen, die von Anfang an mit Blick auf Ingenieure konzipiert wurde, gibt den Studierenden alles an die Hand, was sie brauchen, um die Prinzipien und Algorithmen des maschinellen Lernens auf reale technische Probleme anzuwenden.
Mit einem konsequenten Schwerpunkt auf den Verbindungen zwischen Schätzung, Erkennung, Informationstheorie und Optimierung enthält es: einen zugänglichen Überblick über die Beziehungen zwischen maschinellem Lernen und Signalverarbeitung, der eine solide Grundlage für das weitere Studium bietet; klare Erklärungen der Unterschiede zwischen modernsten Techniken und klassischeren Methoden, die den Studierenden das nötige Verständnis vermitteln, um eine fundierte Wahl der Techniken zu treffen; Demonstration der Verbindungen zwischen informationstheoretischen Konzepten und ihrer praktischen technischen Relevanz; reproduzierbare Beispiele unter Verwendung von Matlab, die den Studierenden praktische Experimente ermöglichen. Das Buch setzt lediglich Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der linearen Algebra voraus und ist mit Vorlesungsfolien und Lösungen für Dozenten die ideale Einführung in das maschinelle Lernen für Ingenieurstudenten aller Fachrichtungen.
| ISBN: | 9781316512821 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 450 |
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