Machine Learning for Beginners: A Step-by-Step Guide to Learning and Mastering Machine Learning for Absolute Beginners with Real Examples - Softcover

G�ron, Daniel

9781801943475: Machine Learning for Beginners: A Step-by-Step Guide to Learning and Mastering Machine Learning for Absolute Beginners with Real Examples

Softcover

ISBN 10: 1801943478 ISBN 13: 9781801943475

Verlag: Daniel Geron, 2021

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Was ist maschinelles Lernen? Wie funktioniert maschinelles Lernen? Sollte ich ein Machine Learning-Modell oder einen anderen Ansatz verwenden, um mein Problem zu l�sen? Wie implementiere ich maschinelles Lernen f�r mein Problem? Welche maschinellen Lernmethoden kann ich f�r mein Problem verwenden? Woher wei� ich, dass mein Machine Learning-Modell effizient ist? Fragen Sie sich all diese Fragen und z�gern Sie, wie Sie mit maschinellem Lernen beginnen k�nnen?

Das Ziel dieses Buches ist es, all diese Fragen zu beantworten. Dieses Buch wird eine Initiation zu maschinellen Lernmethoden geben. In der Tat wird dieses Buch die sehr grundlegenden Konzepte von maschinellen Lernmethoden ohne Voraussetzungen geben. Machine Learning ist ein gro�er Forschungsbereich und hat verschiedene Zweige.

Dieses Buch lehrt die Konzepte des maschinellen Lernens im Allgemeinen und auch, wie man k�nstliche neuronale Netze nutzt. Durch den Erwerb der in diesem Buch vorgestellten F�higkeiten k�nnen wir entscheiden, ob maschinelles Lernen geeignet ist, Ihr Problem zu l�sen. Sie k�nnen auch ein Urteil dar�ber f�llen, wie Sie ein Modell f�r maschinelles Lernen am besten implementieren k�nnen, um das Problem zu l�sen, das Sie in der Hand haben.

Wenn Sie dieses Buch lesen, werden Sie

- Das allgemeine Konzept des maschinellen Lernens

- Wann und wann maschinelles Lernen zu vermeiden ist

- Die 4 Haupttypen des maschinellen Lernens

- Wann ist jede Art von maschinellem Lernen zu verwenden?

- Das allgemeine Konzept k�nstlicher neuronaler Netze

- Aktivierungsfunktion im k�nstlichen neuronalen Netz und zur Auswahl einer Aktivierungsfunktion innerhalb eines k�nstlichen neuronalen Netzes

- Die 5 Haupttypen von k�nstlichen neuronalen Netzwerken

- Die beste Funktion, um k�nstliche neuronale Netze zu trainieren.

- die 2 Hauptkonzepte, die Sie im Trainingsprozess des k�nstlichen neuronalen Netzwerks kennen m�ssen

- die Hauptvarianten und Algorithmen f�r die Bildung eines k�nstlichen neuronalen Netzwerks und eines maschinellen Lernmodells im Allgemeinen.

Auch wenn Sie keinen mathematischen Hintergrund oder statistische F�higkeiten haben, wird dieses Buch Ihnen helfen, ein solides Verst�ndnis f�r maschinelle Lernmethoden und k�nstliche neuronale Netze zu entwickeln.