essentials

Machine Learning kompakt

Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften

Autoren: Choo, K., Greplova, E., Fischer, M.H., Neupert, T.

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  • Kompakte Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Fachterminologie für Einsteiger präzise erklärt
  • Mit zahlreichen Beispielen zum Ausprobieren
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  • ISBN 978-3-658-32268-7
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Über dieses Buch

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 die Autor*innen

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.

Inhaltsverzeichnis (6 Kapitel)

Inhaltsverzeichnis (6 Kapitel)
  • Einführung

    Seiten 1-6

    Choo, Kenny (et al.)

  • Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke

    Seiten 7-24

    Choo, Kenny (et al.)

  • Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen

    Seiten 25-45

    Choo, Kenny (et al.)

  • Unüberwachtes Lernen

    Seiten 47-58

    Choo, Kenny (et al.)

  • Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken

    Seiten 59-65

    Choo, Kenny (et al.)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Machine Learning kompakt
Buchuntertitel
Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften
Autoren
Titel der Buchreihe
essentials
Copyright
2020
Verlag
Springer Spektrum
Copyright Inhaber
Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature
eBook ISBN
978-3-658-32268-7
DOI
10.1007/978-3-658-32268-7
Softcover ISBN
978-3-658-32267-0
Buchreihen ISSN
2197-6708
Auflage
1
Seitenzahl
VIII, 71
Anzahl der Bilder
24 schwarz-weiß Abbildungen
Themen