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Machine Learning kompakt

Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften

Authors: 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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About this book

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.

About the authors

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.

Table of contents (6 chapters)

Table of contents (6 chapters)
  • Einführung

    Pages 1-6

    Choo, Kenny (et al.)

  • Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke

    Pages 7-24

    Choo, Kenny (et al.)

  • Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen

    Pages 25-45

    Choo, Kenny (et al.)

  • Unüberwachtes Lernen

    Pages 47-58

    Choo, Kenny (et al.)

  • Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken

    Pages 59-65

    Choo, Kenny (et al.)

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Bibliographic Information

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Book Title
Machine Learning kompakt
Book Subtitle
Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften
Authors
Series Title
essentials
Copyright
2020
Publisher
Springer Spektrum
Copyright Holder
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
Series ISSN
2197-6708
Edition Number
1
Number of Pages
VIII, 71
Number of Illustrations
24 b/w illustrations
Topics