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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
1. Die Aufgabenstellung
2. Die Daten
3. Die Algorithmen
4. Das Training
5. Die Ergebnisse
Überwachtes vs. unüberwachtes lernen
Überwachtes lernen
Unüberwachtes Lernen
Halbüberwachtes 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
Lernkurven. Wenn Datenwissenschaftler über zu viele Daten verfügen, verwenden sie eine sogenannte Lernkurve, um die Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zur Größe der Trainingsdaten abzubilden. Beispielsweise kann der Algorithmus nach 100 Trainingsstichproben eine Genauigkeit von 80 % und nach 200 Stichproben eine Genauigkeit von 90 % erreichen. Datenwissenschaftler können diese Kurve verfolgen, um zu sehen, wo die Genauigkeit am höchsten ist und wie viele Stichproben sie dafür benötigen. Kreuz-validierung
Die Daten müssen gut beschriftet sein
Von Menschen beschriftete Daten
Synthetische Daten
Kapitel 3. Auswählen Oder Schreiben Eines ML-Algorithmus
Grundlegende Konzepte
Gängige Algorithmus-Arten
Lineare Regression
Logistische Regression
Entscheidungsbäume
Zufallswald
K-Mittel-Algorithmus („K-Means Clustering“)
Nächste-Nachbarn-Klassifikation
Hauptkomponentenanalyse
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
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Noch eine letzte Sache .. HAT IHNEN DIESES BUCH GEFALLEN?
Warum Ich Dieses Buch Geschrieben Habe
In diesem Buch geht es nicht um das Codieren von Lernalgorithmen
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Gängige Algorithmus-Arten
Was man braucht, um einen neuen Algorithmus zu schreiben
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