Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen - Gómez, Jorge;Hernández, Velssy
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Das Ziel dieses Buches ist es, die verschiedenen Modelle des unüberwachten Lernens zu vermitteln, von ihren mathematischen Grundlagen bis hin zur Implementierung von Codes in Python. Die Idee ist, den Leser in überwachte Lernmodelle einzuführen, zu verstehen, wie sie funktionieren und Probleme mit diesen Techniken zu lösen. Es werden auch kurze Übungen gelöst, die später in anderen Szenarien wiederholt werden können. Die gelösten Aufgaben werden Schritt für Schritt beschrieben, so dass der Leser sie ausführen und ihre Teilergebnisse verstehen kann.

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Produktbeschreibung
Das Ziel dieses Buches ist es, die verschiedenen Modelle des unüberwachten Lernens zu vermitteln, von ihren mathematischen Grundlagen bis hin zur Implementierung von Codes in Python. Die Idee ist, den Leser in überwachte Lernmodelle einzuführen, zu verstehen, wie sie funktionieren und Probleme mit diesen Techniken zu lösen. Es werden auch kurze Übungen gelöst, die später in anderen Szenarien wiederholt werden können. Die gelösten Aufgaben werden Schritt für Schritt beschrieben, so dass der Leser sie ausführen und ihre Teilergebnisse verstehen kann.
Autorenporträt
Jorge Gómez Gómez, Systems Engineer, received a Master's degree in Telematics Engineering at the University of Cauca Colombia in 2010, PhD in Information Technology and Communications at the University of Granada Spain in 2018, Full-time professor of the Systems Engineering program - University of Cordoba, Member IEEE Branch.