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Der Umwelt zuliebe
Machine Learning
Sven Hilbert, Elisabeth Kraus, Alfred Lindl (Broschiert, Deutsch)
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Beschreibung
Dieses Buch richtet sich an alle, welche die enormen Potenziale maschinellen Lernens für wissenschaftliche Fragestellungen und innovative Ansätze in Studium oder Beruf nutzen möchten. Denn maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten zum effizienten Umgang mit umfassenden, komplex strukturierten und sich schnell entwickelnden Daten. Zunächst werden Grundideen und typische Anwendungsfelder… maschinellen Lernens sowie dessen Vorzüge gegenüber inferenzstatistischen Verfahren erläutert. Daran schließen praktische Hinweise dazu an, wie Daten für maschinelle Lernprozesse aufbereitet werden und wie diese durch Anpassung verschiedener Parameter möglichst optimale Ergebnisse erzielen können. Von den hierzu einsetzbaren Modellen werden die gängigsten theoretisch und anhand anschaulicher Beispiele vorgestellt. Auch auf verschiedene Optionen zur besseren Interpretierbarkeit sowie auf spezifische Limitationen von Analyseresultaten wird eingegangen. Weiterführende Anwendungsfälle und verständlich kommentierte Analysecodes sind auf dem GitHub-Repositorium zu diesem Buch auf SpringerLink online verfügbar. 27,99 €
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
13.07.2025
Sprache
Deutsch
EAN
9783658436483
Herausgeber
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Serien- oder Bandtitel
Quantitative Sozialforschung
Sonderedition
Nein
Autor
Sven Hilbert, Elisabeth Kraus, Alfred Lindl
Seitenanzahl
156
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Eine Einführung für Psychologie, Geistes- und Sozialwissenschaften
Schlagwörter
Machine Learning, Statistik, Quantitative Methoden, Sozialforschung, Methodenlehre
Thema-Inhalt
JHB - Soziologie
JPA - Politikwissenschaft und politische Theorie
QDT - Themen der Philosophie
UN - Datenbanken
UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm
Hersteller: Springer Vieweg, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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