Blick ins Buch

Maschinelles Lernen für Dummies

Jörn Fischer (Autor)

Buch | Softcover

352 Seiten

2024 | 1. Auflage
Wiley-VCH (Verlag)
978-3-527-72055-2 (ISBN)

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Maschinelles Lernen richtig verstehen
GPT-Sprachmodell, Deep Learning, neuronales Q-Learning - alles selbst programmieren
Viele Code-Beispiele zu allen behandelten Themen

Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung.

Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren.

Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben.

Jörn Fischer lehrt und forscht als Professor in der Informatik an der Hochschule Mannheim. Sein Interesse für neuronale Netze und maschinelles Lernen geht zurück bis in die frühen 1990-er Jahre. Seit 2010 hält er Vorlesungen im Bereich maschinelles Lernen und begleitet die Umsetzung der Algorithmen in zahlreichen Projekten.

Erscheinungsdatum	10.04.2024
Reihe/Serie	... für Dummies
Zusatzinfo	Illustrationen
Verlagsort	Weinheim
Sprache	deutsch
Maße	176 x 240 mm
Gewicht	626 g
Einbandart	kartoniert
Themenwelt	Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining
	Informatik ► Office Programme ► Outlook
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
Schlagworte	algorithmen programmieren • Algorithmus • Alpha Zero • Data Mining u. Knowledge Discovery • Datenstruktur • Deep learning • Deep Reinforcement Learning • Informatik • KI • Künstliche Intelligenz • künstliches Lernen • Lehrbuch • machine learning • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Programmieren
ISBN-10	3-527-72055-3 / 3527720553
ISBN-13	978-3-527-72055-2 / 9783527720552
Zustand	Neuware