Blick ins Buch

Machine Learning kompakt

Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften

Kenny Choo, Eliska Greplova, Mark H. Fischer, Titus Neupert (Autoren)

Buch | Softcover

VIII, 71 Seiten

2021 | 1. Auflage
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-32267-0 (ISBN)

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Kompakte Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens
Fachterminologie für Einsteiger präzise erklärt
Mit zahlreichen Beispielen zum Ausprobieren

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.

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.

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

Erscheinungsdatum	21.01.2021
Reihe/Serie	essentials
Zusatzinfo	VIII, 71 S. 24 Abb.
Verlagsort	Wiesbaden
Sprache	deutsch
Maße	148 x 210 mm
Gewicht	117 g
Einbandart	kartoniert
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik
	Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie ► Allgemeines / Lexika
	Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie ► Theoretische Physik
Schlagworte	Algorithmen • KÜNSTLICHE INTELIGENZ • Maschinelles Lernen • neuronales Netzwerk • überwachtes Lernen • unüberwachtes Lernen
ISBN-10	3-658-32267-5 / 3658322675
ISBN-13	978-3-658-32267-0 / 9783658322670
Zustand	Neuware