Machine Learning: kurz & gut
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2021
|
| Ausgabe: | 2. Auflage, 1., korrigierter Nachdruck 2022 |
| Schriftenreihe: | O'Reillys Taschenbibliothek
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Auf dem Umschlag: "2. Auflage, Einführung mit Python, Pandas & Scikit-Learn" |
| Beschreibung: | VII, 208 Seiten Illustrationen, Diagramme 17.8 cm x 10.8 cm |
| ISBN: | 9783960091615 3960091613 |
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INHALT
1
EINFUEHRUNG
.
1
WIE
DU
DIESES
BUCH
LESEN
KANNST
.
1
ARTEN
VON
MACHINE
LEARNING
-
EIN
UEBERBLICK
.
3
2
QUICK-START
.
11
UNSER
ERSTES
PYTHON-NOTEBOOK
.
11
UNSER
BEISPIEL:
IRISBLUETEN
.
12
WIR
BRINGEN
DEM
COMPUTER
BEI,
IRISBLUETEN
ZU
UNTERSCHEIDEN
.
14
NEAREST
NEIGHBORS
CLASSIFICATION
.
17
OVERFITTING
.
19
UNDERFITTING
.
20
EINE
BESSERE
FEATURE-AUSWAHL
.
22
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
24
3
DATENIMPORT
UND
-VORBEREITUNG
.
25
DATENIMPORT
.
25
DAS
VORBEREITETE
PROJEKT
.
29
PREPROCESSING
.
30
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
43
4
SUPERVISED
LEARNING
.
45
LINEARE
REGRESSION
.
45
LOGISTISCHE
REGRESSION
.
56
SUPPORT
VECTOR
MACHINE
.
63
DECISION-TREE-KLASSIFIKATOR
.
73
RANDOM-FOREST-KLASSIFIKATOR
.
83
I
V
BOOSTED
DECISION
TREES
.
85
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
86
5
FEATURE-AUSWAHL
.
87
REDUZIERUNG
DER
FEATURES
.
87
AUSWAHL
DER
FEATURES
.
96
PRINCIPAL-COMPONENT-ANALYSE
.
102
FEATURE-SELEKTION
.
104
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
109
6
MODELLVALIDIERUNG
.
111
METRIK
FUER
KLASSIFIKATION
.
112
METRIK
FUER
REGRESSION
.
119
EVALUIERUNG
.
122
HYPERPARAMETER-SUCHE
.
126
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
128
7
NEURONALE
NETZE
UND
DEEP
LEARNING
.
129
IRIS
MIT
NEURONALEN
NETZEN
.
129
FEED
FORWARD
NETWORKS
.
135
DEEP
NEURAL
NETWORKS
.
144
ANWENDUNGSBEISPIEL:
ERKENNUNG
VON
VERKEHRSSCHILDERN
.
146
DATA
AUGMENTATION
.
160
NEUERE
ANSAETZE
IM
BEREICH
CNN
.
161
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
161
8
UNSUPERVISED
LEARNING
MIT
AUTOENCODERN
.
163
DAS
SZENARIO:
VISUELLE
REGRESSIONSTESTS
MIT
AUTOENCODERN
-
EINGESCHLICHENE
FEHLER
ERKENNEN
.
163
DIE
IDEE
VON
AUTOENCODERN
.
166
AUFBAU
UNSERES
AUTOENCODERS
.
167
TRAINING
UND
ERGEBNISSE
.
172
WAS
PASSIERT
IM
AUTOENCODER?
.
176
FAZIT
.
178
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
179
VI
I
9
DEEP
REINFORCEMENT
LEARNING
.
181
GRUNDKONZEPTE
UND
TERMINOLOGIE
.
182
EIN
BEISPIEL:
DER
HUNGRIGE
BAER
.
183
OPTIMIERUNG
ALS
HERAUSFORDERUNG
.
187
TECHNISCHE
MODELLIERUNG
ALS
OPENAI
ENVIRONMENT
.
188
TRAINING
MIT
PPO
.
189
TRAINING
ALS
SUPERVISED-DEEP-LEARNING-PROBLEMSTELLUNG
FORMULIEREN
.
192
DER
POLICY-LOSS
.
194
ACTOR-CRITIC
UEBER
DAS
VALUE
NETWORK
.
197
SAMPLE-EFFIZIENZ
UND
KATASTROPHALE
UPDATES
.
198
EXPLORATION
VS.
EXPLOITATION
.
200
FAZIT
.
201
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
203
INDEX
.
205
VII |
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1
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.
1
WIE
DU
DIESES
BUCH
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KANNST
.
1
ARTEN
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-
EIN
UEBERBLICK
.
3
2
QUICK-START
.
11
UNSER
ERSTES
PYTHON-NOTEBOOK
.
11
UNSER
BEISPIEL:
IRISBLUETEN
.
12
WIR
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DEM
COMPUTER
BEI,
IRISBLUETEN
ZU
UNTERSCHEIDEN
.
14
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.
17
OVERFITTING
.
19
UNDERFITTING
.
20
EINE
BESSERE
FEATURE-AUSWAHL
.
22
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
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3
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UND
-VORBEREITUNG
.
25
DATENIMPORT
.
25
DAS
VORBEREITETE
PROJEKT
.
29
PREPROCESSING
.
30
WEITERFUEHRENDE
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.
43
4
SUPERVISED
LEARNING
.
45
LINEARE
REGRESSION
.
45
LOGISTISCHE
REGRESSION
.
56
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VECTOR
MACHINE
.
63
DECISION-TREE-KLASSIFIKATOR
.
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RANDOM-FOREST-KLASSIFIKATOR
.
83
I
V
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.
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WEITERFUEHRENDE
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.
87
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FEATURES
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87
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PRINCIPAL-COMPONENT-ANALYSE
.
102
FEATURE-SELEKTION
.
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WEITERFUEHRENDE
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.
109
6
MODELLVALIDIERUNG
.
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METRIK
FUER
KLASSIFIKATION
.
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FUER
REGRESSION
.
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EVALUIERUNG
.
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NETZE
UND
DEEP
LEARNING
.
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NETZEN
.
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NETWORKS
.
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NETWORKS
.
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ERKENNUNG
VON
VERKEHRSSCHILDERN
.
146
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AUGMENTATION
.
160
NEUERE
ANSAETZE
IM
BEREICH
CNN
.
161
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
161
8
UNSUPERVISED
LEARNING
MIT
AUTOENCODERN
.
163
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SZENARIO:
VISUELLE
REGRESSIONSTESTS
MIT
AUTOENCODERN
-
EINGESCHLICHENE
FEHLER
ERKENNEN
.
163
DIE
IDEE
VON
AUTOENCODERN
.
166
AUFBAU
UNSERES
AUTOENCODERS
.
167
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UND
ERGEBNISSE
.
172
WAS
PASSIERT
IM
AUTOENCODER?
.
176
FAZIT
.
178
WEITERFUEHRENDE
LINKS
.
179
VI
I
9
DEEP
REINFORCEMENT
LEARNING
.
181
GRUNDKONZEPTE
UND
TERMINOLOGIE
.
182
EIN
BEISPIEL:
DER
HUNGRIGE
BAER
.
183
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ALS
HERAUSFORDERUNG
.
187
TECHNISCHE
MODELLIERUNG
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OPENAI
ENVIRONMENT
.
188
TRAINING
MIT
PPO
.
189
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SUPERVISED-DEEP-LEARNING-PROBLEMSTELLUNG
FORMULIEREN
.
192
DER
POLICY-LOSS
.
194
ACTOR-CRITIC
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DAS
VALUE
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.
197
SAMPLE-EFFIZIENZ
UND
KATASTROPHALE
UPDATES
.
198
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VS.
EXPLOITATION
.
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FAZIT
.
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.
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