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Machine Learning kompakt

  • Kartonierter Einband
  • 80 Seiten
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Dieses essential befasst sich mit Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen der Naturwissenschaften. Es beha... Weiterlesen
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Beschreibung

Dieses essential befasst sich mit Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen der Naturwissenschaften. Es behandelt geläufige Strukturen und Algorithmen, um Daten mit den Techniken des maschinellen Lernens zu analysieren. Zunächst werden Methoden eingeführt, die an klassischen statistischen Analysen andocken und auf soliderem mathematischem Fundament stehen. Die Autoren machen mit den verschiedenen Strukturen für künstliche neuronale Netzwerke vertraut und zeigen die jeweiligen Anwendungsgebiete.



Autorentext

Kenny Choo ist Doktorand am Physik-Institut der Universität Zürich.

Eliska Greplova ist Assistenz-Professorin für Quanten-Nanowissenschaften an der Technischen Universität Delft.

Mark H. Fischer ist Oberassistent am Physik-Institut der Universität Zürich.

Titus Neupert ist Professor für theoretische Physik an der Universität Zürich.



Inhalt

Einführung. - Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke. - Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen. - Unüberwachtes Lernen. - Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken. - Schlusskommentare.

Produktinformationen

Titel: Machine Learning kompakt
Untertitel: Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften
Autor:
EAN: 9783658322670
ISBN: 978-3-658-32267-0
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Springer Fachmedien Wiesbaden
Genre: Astronomie
Anzahl Seiten: 80
Gewicht: 117g
Größe: H210mm x B148mm x T4mm
Veröffentlichung: 19.01.2021
Jahr: 2021
Auflage: 1. Aufl. 2020
Land: NL

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