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Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python
- Alle wichtigen Bereiche (Mathe, Informatik) werden behandelt
- Algorithmen werden anschaulich erklärt und auch benutzt
- Über 400 Seiten Inhalt
- Geeignet für Studierende und ehrgeizige Leute, welche sich für das Thema interessieren
Wie der Autor so schön schreibt, braucht es ein Verständnis in 3 Bereichen um Maschinelles Lernen anzuwenden. Diese sind der Anwendungsbereich, Mathe und Informatik. Genau auf diese 3 Themen und auch deren Zusammenführung konzentriert sich das Buch. Somit bietet es dir die Chance selber das wichtigste zu lernen und auch später deine eigenen Projekte mit dem Wissen umzusetzen. Als Voraussetzung wird zwar genannt, dass du schon Objektorientiertes Programmieren können musst, in meiner Sicht, kannst du dies mit etwas Ehrgeiz nebenbei nachschauen und verstehst somit trotzdem alles. Viele der notwendigen Algorithmen werden anschaulich erklärt und später dann auch mit einer entsprechenden Bibliothek benutzt. Somit eignet es sich sehr gut für Studierende in Informatik oder auch Technik. Es ist allerdings auch für Leute wie mich, welche sich einfach nur für das Thema interessieren sehr gut nutzbar.
Einführung in Machine Learning mit Python
- Grundlagen des Maschinellen Lernens werden durchgenommen
- Fortgeschrittenere Themen, welche sich auf die Daten konzentrieren sind auch mit dabei
- Über 350 Seiten Inhalt
- Python + scikit-learn werden verwendet
Der Einstieg in Machine Learning wird dir durch dieses Buch sehr erleichtert, da alle Ansätze sehr leicht erklärt werden. Auch das Verständnis für Algorithmen und wie du diese nutzen kannst, wird verbessert. Alle Beispiele finden in Python statt, wobei hier vorausgesetzt wird, dass du schon etwas Python beherrscht. Sollte dies nicht der Fall sein, kannst du dir hier meine empfohlenen Python Bücher anschauen. Gut gelungen sind vor allem die kleinen Projekte, da du somit auch sehen kannst, dass es kein großes Team von Experten braucht, sondern dass sogar du in der Lage bist das Maschinelle Lernen zu benutzen. Zusätzlich zu Python wirst du noch eine Bibliothek names scikit-learn benutzen, welche extra für dieses Thema ausgerichtet ist. Somit kannst du viele der Algorithmen ohne viel Aufwand benutzen. Zusätzlich zu den Grundlagen gibt es auch noch fortgeschrittenere Themen, welche sich stärker auf Daten und deren Auswertung beziehen.
Machine Learning – kurz & gut
- Sehr guter Preis
- Fast 200 Seiten Inhalt
- Es wird sich viel auf die verschiedenen Methoden der Datennutzung fokussiert
- Guter Überblick über das Thema nach dem Lesen
Eine kompakte Einführung in Machine Learning, welche ganz klar mit ihrem Preis überzeugt. Du kriegst fast 200 Seiten für einen sehr guten Preis, was dir die Möglichkeit bietet, alle Grundlagen zu erlernen und diese Später auch in deinen eigenen Projekten zu verwenden. Zum Programmieren wird Python, Scikit-Learn und Pandas benutzt. Konzentriert wird sich in diesem Buch sehr auf die Analyse von Daten und wie du mit diesen Maschinelles Lernen benutzen kannst. Dazu werden auch Neuronale Netze und ihr Nutzen angesprochen und auch Modellvalidierung kommt dran. Das Buch ist also durchaus gelungen und wenn du erstmal nur reinschnuppern willst in das Thema, kann ich dir dieses Buch empfehlen.