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Inhaltszusammenfassung

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.

Regressionen, Klassifikationen und Clustering Dimensionsreduktion und Metriken Neuronale Netze: Lokale Gradienten und der Optimizer Convolutional Networks und Transfer-Lernen, Recurrent Networks und Zeitreihen