Grundprinzipien des maschinellen Lernens verständlich erklärt - mit Fallstudien in R
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
14.06.2026
Abbildungen
X, 87 S. 36 Abb., 23 Abb. in Farbe.
Verlag
Springer BerlinSeitenzahl
87
Maße (L/B/H)
23.5/15.5/0.7 cm
Gewicht
172 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-662-73199-4
Was steckt hinter den Algorithmen der künstlichen Intelligenz?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen halten zunehmend Einzug, in betrieblichen Anwendungen wie in der Forschung. Nicht alle Anwender und Anwenderinnen verfügen jedoch über einen mathematisch-naturwissenschaftlichen Hintergrund.
Dieses Buch richtet sich an Studierende, Promovierende, Anwenderinnen und Anwender aller Fachrichtungen sowie an alle, die verstehen möchten, was hinter maschinellem Lernen und KI steckt. Es vermittelt ein grundlegendes Verständnis der zentralen Ideen hinter maschinellem Lernen (ML). Die zugrundeliegenden Konzepte stehen im Vordergrund, und diese werden anhand konkreter Verfahren wie Entscheidungsbäumen, linearer und logistischer Regression, neuronalen Netzen sowie Clusteranalyse veranschaulicht. Fallstudien mit Beispielen in der Programmiersprache R zeigen exemplarisch praktische Anwendungsfelder. Ergänzende Übungen laden zur Vertiefung ein.
Das Buch richtet sich ausdrücklich auch an Leser und Leserinnen ohne spezielle mathematische Vorkenntnisse und ist mit Grundwissen aus der Schulmathematik verständlich. Für die praktischen Übungen und Anwendungsbeispiele sind Grundkenntnisse in R erforderlich.
Die Produktfamilie
WissensExpress
bietet Ihnen Lehr- und Lernbücher in kompakter Form. Die Bücher liefern schnell und verständlich fundiertes Wissen.
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