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Maschinelles Lernen
Grundlagen und Algorithmen in Python
3., überarbeitete und erweiterte Auflage
Hanser Fachbuch
ISBN 978-3-446-46144-4
Standardpreis
Bibliografische Daten
Fachbuch
Buch. Hardcover
3., überarbeitete und erweiterte Auflage. 2020
Umfang: 616 S.
Format (B x L): 17.7 x 24.1 cm
Gewicht: 1167
Verlag: Hanser Fachbuch
ISBN: 978-3-446-46144-4
Produktbeschreibung
Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren.
- Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.
- Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.
Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen:
- Deep Q-Learning
- Class Activation Maps und Grad-CAM
- Pandas-Integration und -Einführung
- OpenAI Gym integriert
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.
- Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren.
- Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.
- Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.
Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen:
- Deep Q-Learning
- Class Activation Maps und Grad-CAM
- Pandas-Integration und -Einführung
- OpenAI Gym integriert
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.
Autorinnen und Autoren
Produktsicherheit
Hersteller
Hanser Fachbuchverlag
Kolberger Str. 22
81679 München, DE
info@hanser.de
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