KAPITEL 1
Einführung
Im Machine Learning wird ein Modell anhand von Daten trainiert und für ähnliche Daten genutzt oder darauf angewandt. Dafür stehen unterschiedliche Ansätze von einfachen linearen Modellen bis hin zu großen Sprachmodellen zur Verfügung. Da das erlernte Modell häufig nicht mehr komplett von uns Menschen verstanden werden kann, sind zudem Methoden notwendig, ein Modell als Blackbox zu validieren.
Was man mit Machine Learning machen kann und wie ein solches Training und die Validierung im Detail funktionieren, ist Gegenstand dieses Buchs.
Dies ist ein praxisorientiertes Buch mit lauffähigem Code. Alle Codebeispiele werden in Python 3 angegeben – Python-Kenntnisse sind jedoch nicht zwingend erforderlich, denn wir werden die notwendigen ...
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