November 2021
Intermediate to advanced
432 pages
13h 22m
German
Einführende Bücher zum Machine Learning konzentrieren sich normalerweise auf das Was und Wie des maschinellen Lernens (ML). Sie erläutern dann die mathematischen Aspekte neuer Methoden aus KI-Forschungseinrichtungen und lehren, wie sich diese Methoden mithilfe von KI-Frameworks implementieren lassen. Dieses Buch hingegen bringt die hart erarbeiteten Erfahrungen rund um das Warum zusammen, das den Tipps und Tricks zugrunde liegt, auf die erfahrene ML-Praktiker:innen setzen, wenn sie maschinelles Lernen auf reale Probleme anwenden.
Wir gehen davon aus, dass Sie über Vorkenntnisse zu maschinellem Lernen und Datenverarbeitung verfügen. Dies ist kein Grundlagenlehrbuch für maschinelles Lernen. Vielmehr richtet ...
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