Читать книгу Maschinelles Lernen In Aktion - Alan T. Norman - Страница 2

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

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