Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der k nstlichen Intelligenz (KI), das es Computern erm glicht, aus Trainingsdaten "selbst zu lernen" und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, Muster in Daten zu erkennen und daraus zu lernen, um ihre eigenen Vorhersagen zu treffen. Dieses Buch bietet eine Einf hrung in die wichtigsten Ans tze des maschinellen Lernens aus einer Hand. Es richtet sich an fortgeschrittene Studenten und Hochschulabsolventen sowie an Entwickler und Forscher auf diesem Gebiet. Es werden keine Vorkenntnisse in k nstlicher Intelligenz oder Statistik vorausgesetzt.Real-World Machine Learning ist ein praktisches Handbuch, das Entwicklern die Kunst der Ausf hrung von ML-Projekten vermittelt. Ohne Sie mit akademischer Theorie und komplexer Mathematik zu berfrachten, f hrt es Sie in die t gliche Praxis des maschinellen Lernens ein und bereitet Sie darauf vor, erfolgreich leistungsstarke ML-Systeme zu entwickeln und einzusetzen.Der Inhalt dieses Buches richtet sich an Anf nger mit einigen Hintergrundkenntnissen der Datenwissenschaft, einschlie lich klassischer Statistik und Computerprogrammierung.
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