Patrick jordan – wie man maschinelles lernen beginnt

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Beschreibung:

Diese prägnante und leicht zugängliche Einführung in das überwachte maschinelle Lernen präsentiert die Kernkonzepte auf fokussierte und logische Weise, sodass sie für Anfänger leicht verständlich sind. Der Autor geht von grundlegender Analysis, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik aus, hat aber keine Erfahrung mit maschinellem Lernen. Die Abdeckung umfasst weit verbreitete traditionelle Techniken wie SVMs, Boosted Trees, HMMs und LDA sowie beliebte Deep-Learning-Techniken wie Convolutional Neural Nets, Attention und Transformers. Organisiert in einem einheitlichen Präsentationsrahmen, der das große Ganze betont, bietet der Text eine klare und prägnante Einführung in jede Methode “von Grund auf” auf einer grundlegenden Grundlage. Alle Methoden und Algorithmen werden in einem sauberen und konsistenten Stil mit minimalen unnötigen Details beschrieben. Zahlreiche Fallstudien und konkrete Beispiele zeigen, wie die Methoden in unterschiedlichen Situationen angewendet werden können. Dieses Buch ist für Leute geschrieben, die keine Ahnung von maschinellem Lernen haben. Dieses Buch besteht aus 68 Seiten, die in leicht verständlichem Englisch geschrieben sind.