Deep Learning mit R und Keras - Das Praxis-Handbuch von Entwicklern von Keras und RStudio

Kapitel 4: Grundlagen des Machine Learnings

Die Themen in diesem Kapitel:

• Arten des Machine Learnings jenseits von Klassifikation und Regression

• Formale Beurteilungsverfahren für Machine-Learning-Modelle

• Daten für Deep Learning aufbereiten

• Merkmalserstellung

• Überanpassung vermeiden

• Ein allgemeiner Workflow zum Lösen von Machine-Learning-Aufgaben

Nach den drei praktischen Beispielen in Kapitel 3 sollten Sie allmählich damit vertraut sein, wie man Klassifikations- und Regressionsaufgaben mit NNs in Angriff nehmen kann. Außerdem haben Sie das zentrale Problem des Machine Learnings kennengelernt: die Überanpassung. In diesem Kapitel wird Ihr neu entwickeltes Gespür formalisiert und auf ein solides Fundament zum Lösen von Machine-Learning-Aufgaben ...