Machine Learning kompakt - Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften

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.

List of contents

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

About the author

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.

Product details

• Authors: Kenn Choo, Kenny Choo, Mark H u a Fischer, Mark H. Fischer, Elisk Greplova, Eliska Greplova, Titus Neupert
• Publisher: Springer, Berlin
• Languages: German
• Product format: Paperback / Softback
• Released: 28.02.2021
• EAN: 9783658322670
• ISBN: 978-3-658-32267-0
• No. of pages: 71
• Dimensions: 148 mm x 4 mm x 210 mm
• Illustrations: VIII, 71 S. 24 Abb.
• Series: Essentials
• Subject: Natural sciences, medicine, IT, technology > Physics, astronomy > General, dictionaries