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Informationsgesteuertes maschinelles Lernen
Gerald Friedland (Gebundene Ausgabe, Deutsch)
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Beschreibung
Dieses innovative Lehrbuch revolutioniert das maschinelle Lernen durch neue Informationsmessungsmethoden. Es basiert auf einem Seminar der UC Berkeley und zielt darauf ab, die Black-Box-Natur des maschinellen Lernens zu überwinden, indem es Datenqualitätsmessungen und A-priori -Schätzungen der Aufgabenkomplexität ermöglicht. Dies führt zu kleineren, erklärbareren und robusteren Modellen. Das… Lehrbuch verbindet maschinelles Lernen mit Physik, Informationstheorie und Computertechnik und ist für ein breites Publikum verständlich. Es hinterfragt bestehende Branchenpraktiken und behandelt Themen wie Deep Learning und Datendrift. Geeignet für Akademiker und Industrieprofis, fördert es ein tiefgreifendes Verständnis von Data Science und lädt Leser ein, über konventionelle Ansätze hinauszudenken. Anstatt sich ausschließlich auf das „Wie“ zu konzentrieren, bietet dieser Text Antworten auf die „Warum“-Fragen, die das Fachgebiet durchdringen, und beleuchtet die zugrunde liegenden Prinzipien maschineller Lernprozesse und ihre praktischen Auswirkungen. Indem dieses Buch systematische Methoden bevorzugt, die auf physikalischen Grundprinzipien basieren, stellt es Branchenpraktiken in Frage, die oft aus ideologischen oder gewinnorientierten Motivationen entstanden sind. Es behandelt eine Reihe von Themen, darunter Deep Learning, Datendrift und MLOps, und nutzt ausgiebig grundlegende Konzepte wie Entropie, Kapazität und hohe Dimensionalität. Dieses Buch ist sowohl für Hochschul- als auch für Industrieprofis geeignet und dient als wertvolles Werkzeug für diejenigen, die ihr Verständnis von Data Science als Ingenieurdisziplin vertiefen möchten. Der zum Nachdenken anregende Inhalt regt die intellektuelle Neugier an und richtet sich an Leser, die mehr wollen als nur Code oder vorgefertigte Formeln. Der Text lädt die Leser dazu ein, über konventionelle Standpunkte hinauszuforschen und bietet eine alternative Perspektive, die eine umfassende Sichtweise für die Integration von Theorie und Praxis fördert. Dieses Buch eignet sich für Kurse im Grund- und Hauptstudium und kann auch praktizierenden Ingenieuren und Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen zugute kommen, indem es ihr Verständnis der Modellierung vertieft und die Datenmessung effektiv verbessert. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
30.07.2024
Sprache
Deutsch
EAN
9783031562730
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Gerald Friedland
Seitenanzahl
309
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Data Science als Ingenieurdisziplin
Schlagwörter
Experimente zum maschinellen Lernen, Informationstheorie, Informationsmessungen, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Erklärbarkeit
Thema-Inhalt
UN - Datenbanken
UYQM - Maschinelles Lernen
UMB - Algorithmen und Datenstrukturen
GPF - Informationstheorie
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Palgrave Macmillan, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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