Maschinelles Lernen mit R
Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras
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- ISBN: 978-3-446-47165-8
- Buchangaben: 03/2022
379 Seiten, fester Einband - Extra: E-Book Inside
- 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.
- Daten visualisieren und analysieren
- Lernergebnisse bewerten und übertragen
- Mit vielen Beispielen in R zum Download unter plus.hanser-fachbuch.de
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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.
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.
"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