Produkte und Fragen zum Begriff Wilmott-Paul-Machine-Learning:
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Machine Learning , Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction covers the essential mathematics behind all of the following topics K Nearest Neighbours K Means Clustering Naïve Bayes Classifier Regression Methods Support Vector Machines Self-Organizing Maps Decision Trees Neural Networks Reinforcement Learning The book includes many real-world examples from a variety of fields including finance (volatility modelling) economics (interest rates, inflation and GDP) politics (classifying politicians according to their voting records, and using speeches to determine whether a politician is left or right wing) biology (recognising flower varieties, and using heights and weights of adults to determine gender) sociology (classifying locations according to crime statistics) gambling (fruit machines and Blackjack) business (classifying the members of his own website to see who will subscribe to his magazine!) Paul Wilmott brings three decades of experience in mathematics education, and his inimitable style, to the hottest of subjects. This book is an accessible introduction for anyone who wants to understand the foundations but also wants to "get to the meat without having to eat too many vegetables." , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 22.32 € | Versand*: 0 € -
Grundkurs Machine Learning , Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2327150
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
The domains of Pattern Recognition and Machine Learning have experienced exceptional interest and growth, however the overwhelming number of methods and applications can make the fields seem bewildering. This text offers an accessible and conceptually rich introduction, a solid mathematical development emphasizing simplicity and intuition. Students beginning to explore pattern recognition do not need a suite of mathematically advanced methods or complicated computational libraries to understand and appreciate pattern recognition; rather the fundamental concepts and insights, eminently teachable at the undergraduate level, motivate this text. This book provides methods of analysis that the reader can realistically undertake on their own, supported by real-world examples, case-studies, and worked numerical / computational studies. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 74.34 € | Versand*: 0 € -
Online Machine Learning , Dieses Buch beschreibt Theorie und Anwendungen aus dem Bereich des Online Maschine Learnings (OML), wobei der Fokus auf Verfahren des überwachten Lernens liegt. Es werden Verfahren zur Drifterkennung und -behandlung beschrieben. Verfahren zur nachträglichen Aktualisierung der Modelle sowie Methoden zur Modellbewertung werden dargestellt. Besondere Anforderungen aus der amtlichen Statistik (unbalancierte Daten, Interpretierbarkeit, etc.) werden berücksichtigt. Aktuelle und mögliche Anwendungen werden aufgelistet. Ein Überblick über die verfügbaren Software-Tools wird gegeben. Anhand von zwei Studien (¿simulierten Anwendungen¿) werden Vor- und Nachteile des OML-Einsatz in der Praxis experimentell analysiert. Das Buch eignet sich als Handbuch für Experten, Lehrbuch für Anfänger und wissenschaftliche Publikation, da es den neuesten Stand der Forschung wiedergibt. Es kann auch als OML-Consulting dienen, indem Entscheider und Praktiker OML anpassen und für ihre Anwendung einsetzen, um abzuwägen, ob die Vorteile die Kosten aufwiegen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 32.99 € | Versand*: 0 € -
Machine Learning , A collection of shockingly prescient stories covering topics from aliens to AI, including some that have never before been seen, from the New York Times best-selling author of the Silo trilogy Hugh Howey is known for crafting riveting and immersive page-turners of boundless imagination, spawning millions of fans worldwide, first with his best-selling novel Wool, and then with other enthralling works such as Sand and Beacon 23. Now comes Machine Learning, an impressive collection of Howey's science fiction and fantasy short fiction, including three stories set in the world of Wool, two never-before-published tales written exclusively for this volume, and fifteen additional stories collected here for the first time. "Glitch" asks what happens when a battle bot refuses to fight. "The Automated Ones" introduces ideas of discrimination in a world populated by both humans and AI, and its sequel "WHILE (u > i) i -;" explores the challenges a human woman and an android face after falling in love. In "Select Character" a new mother who is bored with being stuck at home starts playing her husbands' video game according to her own rules-- and makes a surprising discovery. These stories explore everything from artificial intelligence to parallel universes to video games, and each story is accompanied by an author's note exploring the background and genesis of each story. Howey's incisive mind makes Machine Learning: New and Collected Stories a compulsively readable and thought-provoking selection of short works--from a modern master at the top of his game. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 19.89 € | Versand*: 0 € -
Machine Learning , Machine learning (ML) has become a commonplace element in our everyday lives and a standard tool for many fields of science and engineering. To make optimal use of ML, it is essential to understand its underlying principles. This book approaches ML as the computational implementation of the scientific principle. This principle consists of continuously adapting a model of a given data-generating phenomenon by minimizing some form of loss incurred by its predictions. The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods. The book¿s three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. As a case in point, techniques for regularization, privacy-preservation as well as explainability amount tospecific design choices for the model, data, and loss of a ML method. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 50.27 € | Versand*: 0 €
Ähnliche Suchbegriffe für Wilmott-Paul-Machine-Learning:
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Was ist Python Machine Learning?
Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.
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Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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Ist AWS der Standard im Machine Learning?
AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette von ML-Diensten und Tools wie Amazon SageMaker und Amazon Rekognition, die von vielen Unternehmen genutzt werden. Obwohl AWS als Standard angesehen werden kann, gibt es auch andere Anbieter wie Google Cloud und Microsoft Azure, die ebenfalls starke ML-Funktionen bieten. Die Wahl des richtigen Anbieters hängt von den spezifischen Anforderungen und Präferenzen des Unternehmens ab.
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Ist ein Machine Learning Engineer ein Ingenieur?
Ja, ein Machine Learning Engineer ist ein Ingenieur. Sie haben in der Regel einen technischen Hintergrund und arbeiten an der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen und -Algorithmen. Sie nutzen ihre technischen Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, Modelle zu trainieren und Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln.
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Kennt sich jemand mit Machine Learning aus?
Ja, es gibt viele Menschen, die sich mit Machine Learning auskennen. Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es gibt viele Experten und Forscher, die sich intensiv mit Machine Learning beschäftigen und in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, der Finanzwelt oder der Robotik Anwendungen entwickeln.
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Wie kann man einen Einstieg in Machine Learning finden?
Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerben. Anschließend kann man sich mit den verschiedenen Algorithmen und Techniken des Machine Learning vertraut machen, indem man Bücher liest, Online-Kurse besucht oder an Projekten arbeitet. Es ist auch hilfreich, praktische Erfahrungen zu sammeln, indem man eigene Daten analysiert und Modelle trainiert.
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Welche Grafikkarte ist für KI und Machine Learning geeignet?
Eine Grafikkarte, die für KI und Machine Learning geeignet ist, sollte über eine hohe Rechenleistung und Speicherbandbreite verfügen. Beliebte Optionen sind die NVIDIA GeForce RTX- oder die NVIDIA Tesla-Serie, da sie speziell für diese Anwendungen optimiert sind. Es ist auch wichtig, auf die CUDA-Kerne und den VRAM der Grafikkarte zu achten, da dies die Leistung bei KI- und Machine Learning-Aufgaben beeinflusst.
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Hat Machine Learning wirklich etwas mit künstlicher Intelligenz zu tun?
Ja, Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Machine Learning ist eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen, indem Computer in der Lage sind, Aufgaben zu erlernen und auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist.
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Welchen Abschluss benötigt man, um eine Machine Learning Engineerin zu werden?
Um eine Machine Learning Engineerin zu werden, benötigt man in der Regel einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem ähnlichen Fachgebiet. Zusätzlich ist es von Vorteil, Erfahrungen in den Bereichen Datenanalyse, Programmierung und maschinelles Lernen zu haben. Es gibt jedoch auch alternative Bildungswege, wie zum Beispiel Bootcamps oder Online-Kurse, die praktische Kenntnisse in Machine Learning vermitteln können.
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Wie hoch ist der Tarif eines Programmierers als Machine Learning Freelancer?
Der Tarif eines Programmierers als Machine Learning Freelancer kann stark variieren und hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel der Erfahrung des Programmierers, der Komplexität des Projekts und der Dauer des Engagements. In der Regel können die Stundensätze für erfahrene Machine Learning Freelancer zwischen 50 und 200 Euro liegen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Preise nur als grobe Richtlinie dienen und je nach individueller Vereinbarung und Verhandlungsbasis variieren können.