Jetzt 20% Rabatt auf alle English Books. Jetzt in über 4 Millionen Büchern stöbern und profitieren!
Willkommen, schön sind Sie da!
Logo Ex Libris

Merkmalskonstruktion für Machine Learning

  • Kartonierter Einband
  • 200 Seiten
(0) Erste Bewertung abgeben
Bewertungen
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
Alle Bewertungen ansehen
Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für da... Weiterlesen
20%
48.90 CHF 39.10
Sie sparen CHF 9.80
Auslieferung erfolgt in der Regel innert 2 bis 4 Werktagen.
Bestellung & Lieferung in eine Filiale möglich

Beschreibung

Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle stark beeinflusst. In diesem praxisnahen Buch lernen Sie Techniken, um Merkmale numerische Repräsentationen eines bestimmten Aspekts von Rohdaten zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen. Jedes Kapitel führt Sie durch eine spezifische Aufgabe der Datenanalyse wie etwa die Darstellung von Text- oder Bilddaten. Diese Beispiele veranschaulichen die wichtigsten Prinzipien der Merkmalskonstruktion. Statt diese Prinzipien nur zu beschreiben, legen die Autorinnen Alice Zheng und Amanda Casari im gesamten Buch den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung mit Übungen. Das Schlusskapitel vertieft das Gelernte, indem es verschiedene Techniken der Merkmalskonstruktion auf einen realen, strukturierten Datensatz anwendet. In den Beispielen werden Python-Pakete wie numpy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib verwendet. Aus dem Inhalt: - Merkmalskonstruktion an numerischen Daten: Filter, Klasseneinteilung, Skalierung, logarithmische und Potenz-Transformationen - Techniken für natürlichen Text: Bag-of-Words-Modelle, n-Gramme und Phrasenerkennung - Frequenzfilterung und Merkmalsskalierung zum Entfernen aussageloser Merkmale - Kodierungstechniken für Kategorievariablen, darunter Merkmals-Hashing und Klassenzählung - Modellgesteuerte Merkmalskonstruktion mit der Hauptkomponentenanalyse - Das Konzept der Modellkombination mit dem k-Means-Algorithmus als Technik zur Merkmalserzeugung - Gewinnung von Bildmerkmalen anhand manueller und Deep-Learning-Techniken "Datenaufbereitung und Merkmalskonstruktion haben sich in vielen Anwendungen als die wichtigsten Einflussfaktoren für die Leistungsfähigkeit der Modelle erwiesen. Ich freue mich, dass es endlich ein Buch gibt, das sich nur diesem Thema widmet. Alice und Amanda erklären sehr detailliert die Feinheiten vieler verbreiteter Techniken." Andreas C. MüllerDozent für Machine Learning an der Universität von Columbia und Kernentwickler bei scikit-learn

"Das Buch setzt Vorkenntnisse über die Grundprinzipien des maschinellen Lernens voraus und stützt sich auf zahlreiche Beispiele. Schwerpunkte liegen bei Verfahren zur nichtlinearen Merkmalsgewinnung und der automatisierten Merkmalsgewinnung. Didaktisch gut aufgebaut; jedes Kapitel endet mit einer Zusammenfassung und mit Angaben weiterführender Literatur."

Autorentext
Amanda Casari ist eine führende Ingenieurin, die technisches Neuland erkundet und danach fragt, wie man die Auswirkungen dieser Neuerungen am besten aufzeigen kann. Sie ist derzeit leitende Produktmanagerin und Datenanalytikerin bei Concur Labs und Mitbegründerin der KI-Forschungsgruppe von Concur Labs bei SAP Concur. Über die letzten 16 Jahre arbeitete sie in einer Vielzahl funktionsübergreifender Rollen und technischer Fachgebiete, darunter Datenanalyse, maschinelles Lernen, komplexe Systeme und Robotik. Amanda besitzt einen Abschluss als Bachelor of Science in Steuersystemtechnik von der United States Naval Academy und als Master of Science in Elektrotechnik von der University of Vermont.

Produktinformationen

Titel: Merkmalskonstruktion für Machine Learning
Untertitel: Prinzipien und Techniken der Datenaufbereitung
Autor:
Übersetzer:
EAN: 9783960090939
ISBN: 978-3-96009-093-9
Format: Kartonierter Einband
Hersteller: O'Reilly
Herausgeber: O'Reilly
Genre: Programmiersprachen
Veröffentlichung: 01.04.2019
Anzahl Seiten: 200
Gewicht: 405g
Größe: H240mm x B165mm x T15mm
Jahr: 2019
Untertitel: Deutsch
Land: DE

Weitere Produkte aus der Reihe "Animals"