Grundlagen des maschinellen Lernens für prädiktive Datenanalysen - Ahmad, Dr. Shahnawaz;Mariyam, Farhana;Arif, Dr. Mohd
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Das Buch ist für den Einsatz in Grund- und Aufbaustudiengängen der Informatik, der Natur- und Sozialwissenschaften, des Ingenieurwesens und der Wirtschaft konzipiert, die Module zu maschinellem Lernen, Data Mining, Datenanalyse oder künstlicher Intelligenz enthalten. Das Buch enthält Fallbeispiele, die die Implementierung von maschinellem Lernen im Rahmen der Datenanalyse veranschaulichen, was es zu einer guten Ressource für Praktiker macht, die eine Einführung in das Thema suchen, sowie zu einem Lehrbuch für Ausbildungskurse der Industrie in diesen Bereichen.

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Produktbeschreibung
Das Buch ist für den Einsatz in Grund- und Aufbaustudiengängen der Informatik, der Natur- und Sozialwissenschaften, des Ingenieurwesens und der Wirtschaft konzipiert, die Module zu maschinellem Lernen, Data Mining, Datenanalyse oder künstlicher Intelligenz enthalten. Das Buch enthält Fallbeispiele, die die Implementierung von maschinellem Lernen im Rahmen der Datenanalyse veranschaulichen, was es zu einer guten Ressource für Praktiker macht, die eine Einführung in das Thema suchen, sowie zu einem Lehrbuch für Ausbildungskurse der Industrie in diesen Bereichen.
Autorenporträt
Shahnawaz Ahmad ist derzeit Assistenzprofessor an der Bennet University, Greater Noida, Indien. Er hat mehr als 30 Forschungspublikationen auf internationalen und nationalen Konferenzen sowie in angesehenen Fachzeitschriften wie Computer Science Review, Cluster Computing und Journal of Supercomputing veröffentlicht.