Maschinelles Lernen mit R

Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras

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Beschreibung
Maschinelles Lernen mit R
- Grundlagen und Beispiele
- Daten visualisieren und analysieren
- Lernergebnisse bewerten und übertragen
- Mit vielen Beispielen in R zum Download unter plus.hanser-fachbuch.de
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei?

Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bild-Klassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden.
Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analyse-Bibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden.

Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H20 sowie Keras zum Einsatz.

Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.
Maschinelles Lernen mit R
- Grundlagen und Beispiele
- Daten visualisieren und analysieren
- Lernergebnisse bewerten und übertragen
- Mit vielen Beispielen in R zum Download unter plus.hanser-fachbuch.de
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei?

Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bild-Klassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden.
Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analyse-Bibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden.

Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H20 sowie Keras zum Einsatz.

Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.
Kundenbewertungen für "Maschinelles Lernen mit R"
04.05.2022

Komplettkurs zur angewandten Datenanalyse

Das Buch bietet eine Einführung in die Anwendung statistischer Verfahren zur Voraussage und Klassifizierung von Daten. Dabei setzt es keine Statistik-Kenntnisse voraus.
Alle für die Datenanalyse benötigten Werkzeuge - vom Statistik-System R über R-Studio bis hin zu H20 und Keras/Tensorflow werden in ihren Grundzügen vorgestellt. Der/die LeserIn erhält mit dem Buch Zugang zu einem Code-Repository, so dass er/sie die Beispiele mit den vorgestellten Werkzeugen selbst nachvollziehen kann.
Die Beispiele sind für den Lernenden recht einfach gehalten und vermitteln so vor allem ein Gefühl für das grundsätzliche Herangehen. Es ist zu empfehlen, parallel zur Lektüre des Buches die vorgestellten Verfahren mit eigenen Daten nachzuvollziehen. Das Buch erwähnt viele der Probleme, die dabei auftreten können, bietet für deren Lösung aber nur wenig Hilfe - immerhin jedoch genug Informationen für den Leser/die Leserin um selbständig nach weiteren vertiefenden Informationen zu suchen.
Da das Buch den kompletten Prozess von der Datenerfassung bis zum trainierten Modell behandelt und auch klassische statistische Verfahren als Teil des Maschinellen Lernens behandelt, verbleibt für das Maschinelle Lernen im engeren Sinne unter Verwendung von neuronalen Netzen etwa ein Drittel des Buches.
Insgesamt kann das Buch für LeserInnen, die sich ernsthaft mit der Analyse von Daten beschäftigen wollen, als Einstieg uneingeschränkt empfohlen werden.

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Autor(en)

Prof. Dr. Uli Schell lehrt seit 1997 an der Hochschule Kaiserslautern. Er ist stellvertretender Direktor des „Chinesisch-Deutschen Kollegs für Intelligente Produktion“ an der Shanghai DianJi University sowie Leiter der Technischen Akademie Südwest Kaiserslautern. Zuvor war er Software-Entwickler und Methoden-Berater bei BBC und der SAP AG.

Prof. Dr. Uli Schell lehrt seit 1997 an der Hochschule Kaiserslautern. Er ist stellvertretender Direktor des „Chinesisch-Deutschen Kollegs für Intelligente Produktion“ an der Shanghai DianJi University sowie Leiter der Technischen Akademie Südwest Kaiserslautern. Zuvor war er Software-Entwickler und Methoden-Berater bei BBC und der SAP AG.

Rezensionen

"Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. [...] Anhand von Beispielen wird gezeigt, sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysiert oder von vorneherein vermieden werden können." SPS Magazin, Mai 2022


"Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. [...] Anhand von Beispielen wird gezeigt, sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysiert oder von vorneherein vermieden werden können." SPS Magazin, Mai 2022


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