Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen

In diesem Lehr- und Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Die Kapitel enthalten Beispielübungen mit Python-Code.

In den vorderen Kapiteln werden die mathematischen Grundlagen dargestellt. Der Hauptteil befasst sich mit den zentralen Konzepten des maschinellen Lernens. Das Buch wird abgerundet durch Kapitel zu speziellen Anwendungen in verschiedenen Disziplinen.

Die Zielgruppe sind hauptsächlich Studierende, die sich in dieses Themengebiet einarbeiten möchten. Ingenieure können ebenfalls von diesem Fachbuch profitieren, da ein grosser Schwerpunkt bei der Anwendung von ML liegt. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt.