Fundamentals of Machine Learning
Support Vector Machines Made Easy
Künstliche Intelligenz wird unser Leben nachhaltig verändern – sowohl im Job als auch im Privaten. Doch wie funktioniert maschinelles Lernen eigentlich genau?
Dieser Frage gehen zwei Lübecker Professoren in ihrem englischsprachigen Lehrbuch nach. Sie vermitteln die notwendigen Grundlagen für den Einsatz von Support Vector Machines beispielsweise durch die lineare Programmierung, den Lagrange-Multiplikator, Kernels und den SMO-Algorithmus. Auch auf Neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen und Bayessche Netze gehen sie ein. Definitionen sind im Buch hervorgehoben und Aufgaben laden die LeserInnen zum Mitdenken ein.
Das Lehrbuch richtet sich an Studierende der Informatik, Technik und Naturwissenschaften, insbesondere aus den Bereichen Robotik, Artificial Intelligence und Mathematik.
Zusatzinformationen
Dieser Frage gehen zwei Lübecker Professoren in ihrem englischsprachigen Lehrbuch nach. Sie vermitteln die notwendigen Grundlagen für den Einsatz von Support Vector Machines beispielsweise durch die lineare Programmierung, den Lagrange-Multiplikator, Kernels und den SMO-Algorithmus. Auch auf Neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen und Bayessche Netze gehen sie ein. Definitionen sind im Buch hervorgehoben und Aufgaben laden die LeserInnen zum Mitdenken ein.
Das Lehrbuch richtet sich an Studierende der Informatik, Technik und Naturwissenschaften, insbesondere aus den Bereichen Robotik, Artificial Intelligence und Mathematik.
- Details
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ISBN 9783825252519 UTB-Titelnummer 5251 Auflagennr. 1. Aufl. Erscheinungsjahr 2020 Erscheinungsdatum 11.05.2020 Einband Kartoniert Formate UTB XL (19,6 x 26,6 cm) Originalverlag UVK Umfang 200 S. - Autoreninfo
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Ernst, Floris
Prof. Dr. Floris Ernst lehrt KI (Künstliche Intelligenz) und Robotik an der Universität Lübeck.Schweikard, Achim
Prof. Dr. Achim Schweikard lehrt KI (Künstliche Intelligenz) und Robotik an der Universität Lübeck. - Leserbewertungen
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