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Alan T. Norman. Maschinelles Lernen In Aktion
Warum Ich Dieses Buch Geschrieben Habe
In diesem Buch geht es nicht um das Codieren von Lernalgorithmen
Eine Einführung für den Laien
Kapitel 1. Was ist Maschinelles Lernen?
Explizite Programmierung vs. Algorithmustraining
Definition: Künstliche Intelligenz vs. maschinelles lernen vs. neuronale netze
Grundlegende Konzepte
Überwachtes vs. unüberwachtes lernen
Welche Probleme kann man mit Maschinellem Lernen lösen?
Die Black Box: Was wir nicht über maschinelles Lernen wissen
Tieferer einstieg
Kapitel 2. Bereinigung, Beschriftung und Pflegen von Daten
Datenbereinigung
Große Datensätze für ML erforderlich
Die Daten müssen gut beschriftet sein
Kapitel 3. Auswählen Oder Schreiben Eines ML-Algorithmus
Grundlegende Konzepte
Gängige Algorithmus-Arten
Was man braucht, um einen neuen Algorithmus zu schreiben
Kapitel 4. Training und Einführung Eines Algorithmus
Programmierung
Statisch vs. dynamisch
Tuning und feature engineering
Einen Algorithmus wegwerfen
Kapitel 5. Praktische Anwendungen des Maschinellen Lernens
Transport
Produktempfehlungen
Finanzen
Sprachassistenten, Intelligente Häuser und Autos
Fazit
Über den Autor
Bitcoin Whales Bonus Buch
Andere Bücher von Alan T. Norman:
Noch eine letzte Sache …
Отрывок из книги
Willkommen in der Welt des maschinellen Lernens!
Die künstliche Intelligenz ist dabei, den Lauf der Menschheitsgeschichte zu verändern, vielleicht mehr als jede andere Technologie zuvor. Ein großer Teil dieser Revolution ist das maschinelle Lernen.
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Zum einen bin ich selbst bei Weitem nicht qualifiziert, ein solches Buch zu schreiben. Menschen verbringen Jahre damit, die Feinheiten des Schreibens von Algorithmen und des Trainings von Netzwerken zu lernen. Es gibt ganze Doktorandenprogramme, die die Ränder dieses Feldes erforschen und sich dabei auf die lineare Algebra und die prädiktive Statistik stützen. Wenn man tief in die Details des maschinellen Lernens eintaucht und es genug liebt, um einen Doktortitel zu erhalten, könnte man leicht 300.000 bis 600.000 US-Dollar verdienen, wenn man für eine große Technologiefirma arbeitet. So selten und wertvoll sind diese Fähigkeiten.
Ich selbst habe diese Qualifikationen nicht, und das ist auch gut so. Wenn Sie dieses Buch in der Hand haben, sind Sie vermutlich ein Laie, der Interesse an maschinellem Lernen hat. Sie haben wahrscheinlich keinen technischen Hintergrund, oder selbst wenn, dann sind Sie auf der Suche nach einem grundlegenden Buch, um den Einstieg in die grundsätzlichen Zusammenhänge zu finden. Als Technologie-Autor lerne ich ständig neue Technologien. Ich kann mich noch.
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