Das vorliegende Buch behandelt Themen wie Support Vector Machines, Gradient Boosting und tiefe neuronale Netze bis hin zu unüberwachten Lernmethoden und bietet zahreiche Tipps sowie Empfehlungen für den praktischen Einsatz. Auf 200 Seiten bringt Andriy Burkov die wichtigsten Begriffe, Konzepte und Algorithmen des Machine Learnings auf den Punkt. Dabei vermittelt er nicht nur alle notwendigen theoretischen Grundlagen, sondern geht auch auf die praktische Anwendung der einzelnen Verfahren ein, ohne dabei die zugrundeliegenden mathematischen Gleichungen außer Acht zu lassen. Dieses Buch bietet einen leicht zugänglichen, programmiersprachenunabhängigen und trotz seiner Kürze umfassenden Einstieg ins Machine Learning. Weitere Themen sind unter anderem Notation und mathematische Grundlagen, Multi-Class-, One-Class- und Multi-Label-Klassifikation, grundlegende Lernalgorithmen sowie Ensemble Learning.
mitp Verlags GmbH & Co.KG • 1. Aufl. 2019 • 200S. • ISBN 978-3-95845-995-3
