Nach der erfolgreichen visuellen Methode des YouTube-Kanals »StatQuest with Josh Starmer« mit
über 900.000 Abonnenten Bild für Bild lernen: vollständig illustrierter Guide zu den
wichtigsten Machine-Learning-Konzepten Alle Grundlagen von Statistik über Algorithmen bis hin
zu neuronalen Netzen Machine Learning ist ein mächtiges Werkzeug kann aber auch unheimlich
kompliziert erscheinen. Genau hier setzt dieses Buch an. Jedes Konzept wird anschaulich anhand
von einfachen Bildern erläutert. Egal wie schwierig ein Machine-Learning-Algorithmus ist der
Autor zerlegt ihn in kleine leicht verständliche Häppchen. So erhältst du ein grundlegendes
Verständnis für die einzelnen Methoden das über die bloßen Formeln hinausgeht. Dieses Buch hat
nicht zum Ziel die Konzepte zu vereinfachen. Vielmehr bekommst du mit verständlichen und
unterhaltsamen Erläuterungen alles Notwendige an die Hand um ein grundlegendes und zugleich
tiefes Verständnis für Machine Learning aufzubauen. Das Buch setzt keine Vorkenntnisse voraus
und erläutert alle Grundlagen Bild für Bild. Es zeigt dir was Machine Learning ist und auf
welchen Konzepten selbstfahrende Autos und Gesichtserkennung beruhen.Aus dem Inhalt:
Grundlegende Konzepte des Machine Learnings Klassifikation und Kreuzvalidierung
Statistik-Grundlagen Lineare und logistische Regression Gradientenabstiegsverfahren Naive Bayes
Überanpassung vermeiden durch Regularisierung Entscheidungsbäume Support Vector Machines (SVMs)
Neuronale Netze
