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Praxisbuch Unüberwachtes Lernen

Ankur A. Patel

Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind- Unüberwachtes Lernen könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein- Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen- Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und KerasEin Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des überwachten Lernens, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das unüberwachte Lernen – auch Unsupervised Learning genannt – für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind – Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind.Wie Data Scientists unüberwachtes Lernen für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.

Praxisbuch Unüberwachtes Lernen, Brand New, …

4.65 MB DATEIGRÖSSE
9783960091271 ISBN
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Aktuelle Bewertungen

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Sofya Voigtuh

Unüberwachtes Lernen (englisch unsupervised learning) bezeichnet maschinelles Lernen ohne im Voraus bekannte Zielwerte sowie ohne Belohnung durch die Umwelt. Die (Lern-) Maschine versucht, in den Eingabedaten Muster zu erkennen, die vom strukturlosen Rauschen abweichen. Ein Künstliches neuronales Netz orientiert sich an der Ähnlichkeit zu den Inputwerten und adaptiert die Gewichte … Soziales Lernen in der Grundschule – das Praxisbuch

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Mattio Müllers

Dagegen können mithilfe von Unsupervised Learning, dem unüberwachten Lernen, aussagekräftige, aber tief in den Daten verborgene Muster aufgespürt ...

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Noels Schulzen

Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen: Wie diese KI-Lernverfahren funktionieren und wo sie arbeiten, erfahrt ihr in diesem Beitrag. Willkommen zur Vorlesung Maschinelles Lernen

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Jason Leghmann

Maschinelles Lernen Modelle, Daten, Lernprobleme

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Jessica Kolhmann

UNICEF Praxis-Buch Kinderrechte: Arbeitsblätter für Kinder von 8 bis 12 Jahren und Informations- & Unterrichtsmaterialien für Lehrkräfte. Jetzt Praxis-Buch downloaden! Bedeutung von Unsupervised Learning bei der ...