Data Science – was ist das eigentlich?!

Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt

Kenneth Soo, Annalyn Ng

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Springer Berlin Heidelberg img Link Publisher

Sachbuch / Naturwissenschaft

Beschreibung

Sie möchten endlich wissen, was sich hinter Schlagworten wie „Data Science“ und „Machine Learning“ eigentlich verbirgt – und was man alles damit anstellen kann? Auf allzu viel Mathematik würden Sie dabei aber gern verzichten? Dann sind Sie hier genau richtig: Dieses Buch bietet einen kompakten Einblick in die wichtigsten Schlüsselkonzepte der Datenwissenschaft und ihrer Algorithmen – und zwar ohne Sie mit mathematischen Formeln und Details zu belasten!

Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt. 

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Schlagwörter

Machine Learning, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Mustererkennung, Einstieg in Data Science, Pattern Recognition, Unsupervised Learning, Algorithmen des maschinellen Lernens, Einführung in Data Science, Maschinenlernen, Supervised Learning, Reinforcement Learning