Maschinelles Lernen mit R

Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras

Maschinelles Lernen mit R

Name: Maschinelles Lernen mit R
Price: 39.99 EUR
Availability: InStock
Author: Uli Schell
ISBN: 9783446471658

Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras

	HANSER Fachbuch
Autor:in	Uli Schell
	365 Seiten, FlexCover
Erschienen	03/2022
	978-3-446-47165-8 9783446471658

€

Best.-Nr.:

Grundlagen und Beispiele zum Einstieg ins Maschinelle Lernen

Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bild-Klassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden.

Blick ins Buch: Maschinelles Lernen mit R

Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analyse-Bibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden.

Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H20 sowie Keras zum Einsatz.

Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.

Aus dem Inhalt

Teil 1 – Einstieg

Einführung in R und RStudio

Teil 2 – Datenvorbereitung

Daten visualisieren und vorbereiten
Datenplausibilität

Teil 3 – Statistische Lernmodelle

Regression
Klassifikation
Objekte clustern, Merkmale reduzieren und Zeitreihen zerlegen

Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Teil 4 – Lernen mit neuronalen Netzen

Neuronale Netze
H2O
Keras/Tensorflow

Teil 5 – Anhang

Basiswissen Statistik

Bei der Klassifikation werden, wie der Name vermuten lässt, Objekte verschiedenen existierenden Klassen zugeordnet. Das kommt z.B. bei der Erkennung von Spam-Mails zum Einsatz, kann aber auch auf physische Gegenstände wie Autos angewendet werden. Diese Leseprobe behandelt verschiedene Verfahren und Algorithmen, die hierbei zum Einsatz kommen.

Wer hat's geschrieben?

Prof. Dr. Uli Schell lehrt seit 1997 an der Hochschule Kaiserslautern. Er ist stellvertretender Direktor des "Chinesisch-Deutschen Kollegs für Intelligente Produktion" an der Shanghai DianJi University sowie Leiter der Technischen Akademie Südwest Kaiserslautern. Zuvor war er Software-Entwickler und Methoden-Berater bei BBC und der SAP AG.

Maschinelles Lernen mit R

Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras

Maschinelles Lernen mit R

Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras

	HANSER Fachbuch
Autor:in	Uli Schell
	365 Seiten, FlexCover
Erschienen	03/2022
	978-3-446-47165-8 9783446471658

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Maschinelles Lernen mit R

Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras

Grundlagen und Beispiele zum Einstieg ins Maschinelle Lernen

Aus dem Inhalt

Teil 1 – Einstieg

Teil 2 – Datenvorbereitung

Teil 3 – Statistische Lernmodelle

Teil 4 – Lernen mit neuronalen Netzen

Teil 5 – Anhang

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