Data Science Training - Supervised Learning
Selle, Stefan
| Autor: | Selle, Stefan |
|---|---|
| Themengebiete: | Algorithmus Architektur (EDV) Database Datenbank Datenverarbeitung / Datenverschlüsselung, Kryptografie Informationstheorie Intelligenz / Künstliche Intelligenz KI Künstliche Intelligenz - AI Rechnerarchitektur Statistik |
| Veröffentlichungsdatum: | 02.12.2024 |
| EAN: | 9783662679593 |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 620 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer-Verlag GmbH Springer Berlin Heidelberg |
| Untertitel: | Ein praktischer Einstieg ins überwachte maschinelle Lernen |
Produktinformationen "Data Science Training - Supervised Learning"
Einführung, Datenschutz vs. Datensicherheit, Informationsethik.- Datenanalyseprozess CRISP-DM, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.- Datenqualität, Explorative Datenanalyse (EDA), Feature Engineering.- Naive Bayes und Entscheidungsbaum, Gütekriterien I, Overfitting, Kreuzvalidierung.- Bias vs. Varianz, Ensemble Learning (Random Forest, Gradient Boosted Trees).- Datentransformation und Normalisierung, Künstliche Neuronale Netzwerke.- Verteilungen und synthetische Daten, Hyperparameteroptimierung.- Regression vs. Korrelation, Interpolation vs. Extrapolation, Methode der kleinsten Quadrate.- Lineare und polynomiale (multiple) Regression, Gütekriterien II.- Regularisierung, LASSO, Ridge Regression, Elastic Net.- Logistische Regression, Regression vs. Klassifikation.- Ausblick.
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