Machine Learning For Dummies
"Machine Learning For Dummies" bietet eine fundierte und zugleich praxisnahe Einführung in die Welt des maschinellen Lernens, bei der der Schwerpunkt klar auf der praktischen Anwendung liegt, anstatt sich in theoretischen Details zu verlieren. Die Autoren, John Paul Mueller und Luca Massaron, zeigen anschaulich, wie man mit Python und TensorFlow eigene Modelle erstellen, trainieren und optimieren kann. Schritt für Schritt lernen Einsteiger, wie maschinelles Lernen funktioniert und welche realen Probleme sich damit lösen lassen – von der Datenvorbereitung bis zur Implementierung komplexer Algorithmen. Das Buch ist ideal für Leser, die sich auf verständliche Weise und mit vielen praktischen Beispielen in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.
- ISBN 9781119724018
- John Paul Mueller, Luca Massaron
- John Wiley & Sons
Maschinelles Lernen mag für viele ein komplexes und zunächst verwirrendes Konzept sein, doch inzwischen ist deutlich geworden, wie stark es unseren Alltag bereits verändert hat und auch weiterhin beeinflussen wird: Ohne maschinelles Lernen wären Anwendungen wie Betrugserkennung, Websuchergebnisse, personalisierte Anzeigen, Kreditwürdigkeitsprüfungen, Automatisierung oder E-Mail-Spamfilter kaum denkbar – und dies sind nur einige der vielen Beispiele für seinen weitreichenden Einfluss.
Machine Learning For Dummies wurde von zwei Data-Science-Experten geschrieben und bietet einen guten Einstiegspunkt für alle, die maschinelles Lernen zur Bewältigung praktischer Aufgaben ausprobieren möchten.
Das Buch ist in fünf Hauptteile gegliedert. Im ersten Teil wird der Begriff des maschinellen Lernens erklärt und die Bedeutung dieses Gebiets verdeutlicht. Der zweite Teil bereitet die Leser auf praktische Anwendungen vor, indem er die Installation von Python, die Nutzung von Google Colab und die Grundlagen der Python-Programmierung erläutert – ideal für Anfänger.
Teil 3 widmet sich den mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens. Wichtige Konzepte wie Gradienten, Validierung und einfache Lernmethoden werden klar und verständlich erklärt, was besonders für diejenigen hilfreich ist, die tiefer in die theoretischen Aspekte des Fachs eintauchen möchten.
Im vierten Teil wird das Arbeiten mit großen und komplexen Datenmengen behandelt. Themen wie die Datenvorbereitung, der Einsatz von linearen Modellen, neuronalen Netzen, Support-Vektor-Maschinen und Ensemble-Methoden werden umfassend beschrieben. Zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben laden dazu ein, das Gelernte praktisch anzuwenden und so die eigenen Fähigkeiten zu festigen.
Teil 5 zeigt eindrucksvoll, wie maschinelles Lernen in der Praxis funktioniert: Anhand konkreter Anwendungsbeispiele, etwa zur Bildklassifikation, Stimmungsanalyse oder Produktempfehlungen, veranschaulichen die Autoren den Einsatz maschinellen Lernens in verschiedenen Branchen.
Den Abschluss bildet ein Abschnitt mit praktischen Ratschlägen wie Tipps zur Verbesserung von Modellen und eine Liste wichtiger Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen.
Machine Learning For Dummies ist ein sehr gutes Buch für Einsteiger. Es deckt alle wesentlichen Themen des Themengebietes ab und vermittelt die Inhalte auf verständliche Weise. Die vielen Praxisbeispiele und Übungsaufgaben machen das Buch besonders zugänglich und motivieren zum Ausprobieren.