Fr. 38.50

Maschinelles Lernen für Dummies

Tedesco · Tascabile

Spedizione di solito entro 1 a 3 giorni lavorativi

Descrizione

Ulteriori informazioni

Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben.

Info autore

Jörn Fischer lehrt und forscht als Professor der Informatik an der Hochschule Mannheim. Sein Interesse für neuronale Netze und maschinelles Lernen geht zurück bis in die frühen 1990-er Jahre. Seit 2010 hält er Vorlesungen im Bereich maschinelles Lernen und begleitet die Umsetzung der Algorithmen in zahlreichen Projekten.

Dettagli sul prodotto

Autori Jörn Fischer
Editore Wiley-VCH Dummies
 
Lingue Tedesco
Formato Tascabile
Pubblicazione 01.04.2024
 
EAN 9783527720552
ISBN 978-3-527-72055-2
Pagine 352
Dimensioni 175 mm x 20 mm x 240 mm
Peso 626 g
Serie ... für Dummies
Categorie Scienze naturali, medicina, informatica, tecnica > Informatica, EDP > Informatica

Informatik, Künstliche Intelligenz, KI, machine learning, programmieren, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Neuronale Netze, Algorithmus, algorithmen programmieren, Datenstruktur, Data Mining u. Knowledge Discovery, Deep Reinforcement Learning, künstliches Lernen, Alpha Zero

Recensioni dei clienti

Per questo articolo non c'è ancora nessuna recensione. Scrivi la prima recensione e aiuta gli altri utenti a scegliere.

Scrivi una recensione

Top o flop? Scrivi la tua recensione.

Per i messaggi a CeDe.ch si prega di utilizzare il modulo di contatto.

I campi contrassegnati da * sono obbligatori.

Inviando questo modulo si accetta la nostra dichiarazione protezione dati.