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Machine Learning kompakt
Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften
Taschenbuch von Kenny Choo (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Kategorien:
Beschreibung
Dieses essential befasst sich mit Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen der Naturwissenschaften. Es behandelt geläufige Strukturen und Algorithmen, um Daten mit den Techniken des maschinellen Lernens zu analysieren. Zunächst werden Methoden eingeführt, die an klassischen statistischen Analysen andocken und auf soliderem mathematischem Fundament stehen. Die Autoren machen mit den verschiedenen Strukturen für künstliche neuronale Netzwerke vertraut und zeigen die jeweiligen Anwendungsgebiete.
Dieses essential befasst sich mit Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen der Naturwissenschaften. Es behandelt geläufige Strukturen und Algorithmen, um Daten mit den Techniken des maschinellen Lernens zu analysieren. Zunächst werden Methoden eingeführt, die an klassischen statistischen Analysen andocken und auf soliderem mathematischem Fundament stehen. Die Autoren machen mit den verschiedenen Strukturen für künstliche neuronale Netzwerke vertraut und zeigen die jeweiligen Anwendungsgebiete.
Über den Autor
Kenny Choo ist Doktorand am Physik-Institut der Universität Zürich.

Eliska Greplova ist Assistenz-Professorin für Quanten-Nanowissenschaften an der Technischen Universität Delft.

Mark H. Fischer ist Oberassistent am Physik-Institut der Universität Zürich.

Titus Neupert ist Professor für theoretische Physik an der Universität Zürich.

Zusammenfassung

Kompakte Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens

Fachterminologie für Einsteiger präzise erklärt

Mit zahlreichen Beispielen zum Ausprobieren

Inhaltsverzeichnis
Einführung. - Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke. - Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen. - Unüberwachtes Lernen. - Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken. - Schlusskommentare.
Details
Erscheinungsjahr: 2021
Fachbereich: Astronomie
Genre: Physik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Thema: Lexika
Medium: Taschenbuch
Reihe: essentials
Inhalt: viii
71 S.
24 s/w Illustr.
71 S. 24 Abb.
ISBN-13: 9783658322670
ISBN-10: 3658322675
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-32267-0
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Choo, Kenny
Neupert, Titus
Fischer, Mark H.
Greplova, Eliska
Auflage: 1. Aufl. 2020
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
essentials
Maße: 210 x 148 x 5 mm
Von/Mit: Kenny Choo (u. a.)
Erscheinungsdatum: 20.01.2021
Gewicht: 0,117 kg
Artikel-ID: 119057957
Über den Autor
Kenny Choo ist Doktorand am Physik-Institut der Universität Zürich.

Eliska Greplova ist Assistenz-Professorin für Quanten-Nanowissenschaften an der Technischen Universität Delft.

Mark H. Fischer ist Oberassistent am Physik-Institut der Universität Zürich.

Titus Neupert ist Professor für theoretische Physik an der Universität Zürich.

Zusammenfassung

Kompakte Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens

Fachterminologie für Einsteiger präzise erklärt

Mit zahlreichen Beispielen zum Ausprobieren

Inhaltsverzeichnis
Einführung. - Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke. - Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen. - Unüberwachtes Lernen. - Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken. - Schlusskommentare.
Details
Erscheinungsjahr: 2021
Fachbereich: Astronomie
Genre: Physik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Thema: Lexika
Medium: Taschenbuch
Reihe: essentials
Inhalt: viii
71 S.
24 s/w Illustr.
71 S. 24 Abb.
ISBN-13: 9783658322670
ISBN-10: 3658322675
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-32267-0
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Choo, Kenny
Neupert, Titus
Fischer, Mark H.
Greplova, Eliska
Auflage: 1. Aufl. 2020
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
essentials
Maße: 210 x 148 x 5 mm
Von/Mit: Kenny Choo (u. a.)
Erscheinungsdatum: 20.01.2021
Gewicht: 0,117 kg
Artikel-ID: 119057957
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