Gero Szepannek: Grundprinzipien des maschinellen Lernens, Kartoniert / Broschiert

Klappentext

Was steckt hinter den Algorithmen der künstlichen Intelligenz?

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen halten zunehmend Einzug, in betrieblichen Anwendungen wie in der Forschung. Nicht alle Anwender und Anwenderinnen verfügen jedoch über einen mathematisch-naturwissenschaftlichen Hintergrund.

Dieses Buch richtet sich an Studierende, Promovierende, Anwenderinnen und Anwender aller Fachrichtungen sowie an alle, die verstehen möchten, was hinter maschinellem Lernen und KI steckt. Es vermittelt ein grundlegendes Verständnis der zentralen Ideen hinter maschinellem Lernen (ML). Die zugrundeliegenden Konzepte stehen im Vordergrund, und diese werden anhand konkreter Verfahren wie Entscheidungsbäumen, linearer und logistischer Regression, neuronalen Netzen sowie Clusteranalyse veranschaulicht. Fallstudien mit Beispielen in der Programmiersprache R zeigen exemplarisch praktische Anwendungsfelder. Ergänzende Übungen laden zur Vertiefung ein.

Das Buch richtet sich ausdrücklich auch an Leser und Leserinnen ohne spezielle mathematische Vorkenntnisse und ist mit Grundwissen aus der Schulmathematik verständlich. Für die praktischen Übungen und Anwendungsbeispiele sind Grundkenntnisse in R erforderlich.

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