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Informationsgesteuertes maschinelles Lernen

Data Science als Ingenieurdisziplin

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  • 336 páginas
  • 12 horas de lectura

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Das Lehrbuch bietet einen frischen Ansatz zur Verbesserung des maschinellen Lernens, indem es neue Methoden zur Informationsmessung einführt. Es entstand aus einem Seminar an der UC Berkeley und konzentriert sich darauf, die oft als "Black Box" wahrgenommene Natur des maschinellen Lernens transparenter zu gestalten. Durch die Betonung von Datenqualitätsmessungen wird ein tieferes Verständnis für die zugrunde liegenden Prozesse und deren Auswirkungen auf die Ergebnisse gefördert.

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Informationsgesteuertes maschinelles Lernen, Gerald Friedland

Idioma
Publicado en
2024
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(Tapa dura)
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Título
Informationsgesteuertes maschinelles Lernen
Subtítulo
Data Science als Ingenieurdisziplin
Idioma
Alemán
Publicado en
2024
Formato
Tapa dura
Páginas
336
ISBN13
9783031562730
Serie
Descripción
Das Lehrbuch bietet einen frischen Ansatz zur Verbesserung des maschinellen Lernens, indem es neue Methoden zur Informationsmessung einführt. Es entstand aus einem Seminar an der UC Berkeley und konzentriert sich darauf, die oft als "Black Box" wahrgenommene Natur des maschinellen Lernens transparenter zu gestalten. Durch die Betonung von Datenqualitätsmessungen wird ein tieferes Verständnis für die zugrunde liegenden Prozesse und deren Auswirkungen auf die Ergebnisse gefördert.