| 书目名称 | Maschinelles Lernen | | 副标题 | Die Grundlagen | | 编辑 | Alexander Jung | | 视频video | | | 概述 | Bietet simplen Drei-Komponenten-Ansatz zur ML-Problembeschreibung und Lösung.Erklärt ML anhand des wissenschaftlichen Zyklusmodells: Hypothesenbildung und mehr.Behandelt aktuelle Themen wie erklärbare | | 图书封面 |  | | 描述 | .Maschinelles Lernen (ML) ist zu einem alltäglichen Element in unserem Leben und zu einem Standardwerkzeug für viele Bereiche der Wissenschaft und Technik geworden. Um ML optimal nutzen zu können, ist es wichtig, die zugrunde liegenden Prinzipien zu verstehen. .In diesem Buch wird ML als die rechnerische Umsetzung des wissenschaftlichen Prinzips betrachtet. Dieses Prinzip besteht darin, ein Modell eines gegebenen datenerzeugenden Phänomens kontinuierlich anzupassen, indem eine Form des Verlustes, der durch seine Vorhersagen entsteht, minimiert wird..Das Buch schult den Leser darin, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden in drei Komponenten (Daten, Modell und Verlust) aufzuschlüsseln, und hilft ihm so, aus dem riesigen Angebot an vorgefertigten ML-Methoden auszuwählen..Der Drei-Komponenten-Ansatz des Buches erlaubt eine einheitliche und transparente Darstellung verschiedener ML-Techniken. Wichtige Methoden zu Regularisierung, zum Schutz der Privatsphäre und zur Erklärbarkeit von ML-Methoden sind Spezialfälle dieses Drei-Komponenten-Ansatz... . | | 出版日期 | Textbook 2024 | | 关键词 | Maschinelles Lernen; Modellierung; Künstliche Intelligenz; Tiefes Lernen; Optimierung; Datenanalyse; Signa | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-981-99-7972-1 | | isbn_ebook | 978-981-99-7972-1 | | copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Nature Singapore Pte Ltd |
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发表于 2025-3-21 19:29:10
