Machine Learning kompakt
Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften
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...
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Produktinformationen zu „Machine Learning kompakt “
Klappentext zu „Machine Learning kompakt “
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.Inhaltsverzeichnis zu „Machine Learning kompakt “
Einführung. - Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke. - Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen. - Unüberwachtes Lernen. - Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken. - Schlusskommentare.
Autoren-Porträt von Kenny Choo, Eliska Greplova, Mark H. Fischer, Titus Neupert
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.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Kenny Choo , Eliska Greplova , Mark H. Fischer , Titus Neupert
- 2021, 1. Aufl. 2020, VIII, 71 Seiten, 24 Abbildungen, Maße: 14,8 x 21 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 3658322675
- ISBN-13: 9783658322670
- Erscheinungsdatum: 19.01.2021
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