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Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen: Mit Beispielen in Python

Autor Benny Botsch
de Limba Germană Paperback – 22 noi 2023
In diesem Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des Maschinellen Lernens erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Es wird zu jedem Kapitel mindestens eine Beispiel-Übung durchgeführt. Die Übungen könnten durch Python-Code ergänzt werden. Zusätzlich werden Aufgabenstellungen definiert, dies dient der Festigung des in dem jeweiligen Kapitel gelernten. Spezielle Anwendungen sollen ebenfalls dargestellt werden. Die Zielgruppe sind hauptsächlich Studierende, welche sich in dieses Themengebiet einarbeiten möchten. Ingenieure können allerdings ebenfalls von diesem Fachbuch profitieren, da ein großer Schwerpunkt bei der Anwendung von ML liegt. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt.
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Specificații

ISBN-13: 9783662672761
ISBN-10: 3662672766
Ilustrații: VIII, 263 S. 56 Abb., 36 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Ediția:1. Aufl. 2023
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer Spektrum
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Cuprins

  1. Einleitung
  2. Lineare Algebra
  3. Wahrscheinlichkeit und Verteilungen
  4. Grundlagen der Optimierung
  5. Maschinelles Lernen
  6. K-Nearest-Neighbor
  7. Support Vector Machine
  8. Entscheidungsbäume
  9. Neuronale Netze
  10. Bestärkendes Lernen
  11. Anwendungen
  12. Regelungstechnik
  13. Bildverarbeitung
  14. Chemie
  15. Physik

Notă biografică

Mein Name ist Benny Botsch und studierte Maschinenbau an der Technischen Universität in Berlin. Ich arbeite seit einigen Jahren als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei der Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI e.V.) im Bereich der Bildverarbeitung / Industrielle Anwendungen. Dabei entwickle ich Software zur Auswertung von 2D-Materialbildern durch klassische Bildverarbeitung (Objekterkennung, Kantenerkennung), aber auch durch neuronale Netze, um Materialkennwerte zu ermitteln.



Textul de pe ultima copertă

In diesem Lehr- und Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Die Kapitel enthalten Beispiel-Übungen mit Python-Code. 

In den vorderen Kapiteln werden die mathematischen Grundlagen dargestellt. Der Hauptteil befasst sich mit den zentralen Konzepten des maschinellen Lernens. Das Buch wird abgerundet durch Kapitel zu speziellen Anwendungen in verschiedenen Disziplinen.  

Die Zielgruppe sind hauptsächlich Studierende, welche sich in dieses Themengebiet einarbeiten möchten. Ingenieure können ebenfalls von diesem Fachbuch profitieren, da ein großer Schwerpunkt bei der Anwendung von ML liegt. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt.

Aus dem Inhalt
Lineare Algebra - Wahrscheinlichkeit und Statistik - Optimierung - Parametrische Methoden - Nichtparametrische Methoden - Bestärkendes Lernen - Custeranalyse - Anwendungen

Der Autor
Benny Botsch hat Maschinenbau an der TU Berlin studiert, hat für einen seiner Artikel einen Nachwuchspreis der Gesellschaft für angewandte Informatik gewonnen und ist dort als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Bildverarbeitung angestellt.

Caracteristici

beschreibt ausführlich den mathematischen Hintergrund bezüglich ML-Algorithmen darlegen von Einsatzmöglichkeiten in interdisziplinären Fachrichtungen durchführen von Beispiel-Übungen zum besseren Verständnis