Choo / Neupert / Greplova | Machine Learning kompakt | Buch | 978-3-658-32267-0 | sack.de

Buch, Deutsch, 71 Seiten, Paperback, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 117 g

Reihe: essentials

Choo / Neupert / Greplova

Machine Learning kompakt


Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften

Buch, Deutsch, 71 Seiten, Paperback, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 117 g

Reihe: essentials

ISBN: 978-3-658-32267-0
Verlag: Springer

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.
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Zielgruppe

Professional/practitioner

Autoren/Hrsg.

Choo, Kenny
Neupert, Titus
Greplova, Eliska
Fischer, Mark H.

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

Einführung. - Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke. - Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen. - Unüberwachtes Lernen. - Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken. - Schlusskommentare.

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.

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