Alan T. Norman - Maschinelles Lernen In Aktion

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Maschinelles Lernen In Aktion: краткое содержание, описание и аннотация

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Sind Sie auf der Suche nach einem Einsteigerbuch, um sich mit den grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens vertraut zu machen?
Mein Buch erklärt Ihnen die grundlegenden Konzepte auf einfach verständliche Weise. Wenn Sie dieses Buch gelesen haben, werden Sie ein solides Verständnis für die Grundprinzipien haben, das Ihnen den Schritt zu einem fortgeschritteneren Buch erleichtert, wenn Sie mehr darüber lernen möchten.
Translator: Bianca Balzer

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Ich kann Ihnen dabei helfen, die grundsätzlichen Konzepte auf leicht verständliche Weise zu erklären. Nachdem Sie dieses Buch gelesen haben, sollten Sie ein solides Verständnis für die Grundprinzipien haben. Das macht es einfacher, dann ein fortgeschritteneres Buch zu diesem Thema zu lesen, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten.

Wenn Sie jedoch das Gefühl haben, die Grundprinzipien bereits zu verstehen, oder wenn Sie ein Buch wollen, das Ihnen das Schreiben und Trainieren eines Algorithmus für maschinelles Lernen in allen technischen Details vermittelt, dann ist dies wahrscheinlich nicht das richtige Buch für Sie.

Eine Einführung für den Laien

Das eigentliche Ziel dieses Buches ist es, eine einfach zu lesende Einführung in das maschinelle Lernen zu sein. Mein Ziel ist es, ein Buch zu schreiben, das jeder verstehen kann, aber dennoch den Prinzipien des maschinellen Lernens treu zu bleiben und die Konzepte nicht zu stark zu vereinfachen. Ich vertraue dabei auf die Intelligenz meiner Leser und glaube nicht, dass ein Anfängerbuch unbedingt auf jegliche Komplexität und Details verzichten muss. Es ist jedoch kein sehr umfangreiches Buch und es ist bei Weitem nicht umfassend. Diejenigen, die tief in dieses Thema einsteigen wollen, werden sich eher mit anderen Büchern und Ressourcen beschäftigen.

In diesem Buch schauen wir uns die grundlegenden Konzepte und Arten des maschinellen Lernens an. Wir erforschen, wie sie funktionieren. Dann werden wir uns mit Daten und dem Schreiben und Trainieren eines Algorithmus beschäftigen. Und schließlich betrachten wir reale Anwendungsfälle für maschinelles Lernen sowie Anwendungsfälle, in denen maschinelles Lernen als Nächstes zum Einsatz kommen könnte.

Nochmals herzlich willkommen beim maschinellen Lernen. Und jetzt tauchen wir ein ...

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