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Maschinelles Lernen ist ein bahnbrechendes Gebiet der künstlichen Intelligenz, das es Systemen ermöglicht, zu lernen und datengestützte Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen. Durch den Einsatz von statistischen Modellen, Algorithmen und Computertechniken werden Muster in Daten aufgedeckt, um komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, der Robotik und der Verarbeitung natürlicher Sprache zu lösen. Dieses Buch bietet eine umfassende Untersuchung der Kernkonzepte, des überwachten und unüberwachten Lernens, der statistischen…mehr

Produktbeschreibung
Maschinelles Lernen ist ein bahnbrechendes Gebiet der künstlichen Intelligenz, das es Systemen ermöglicht, zu lernen und datengestützte Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen. Durch den Einsatz von statistischen Modellen, Algorithmen und Computertechniken werden Muster in Daten aufgedeckt, um komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, der Robotik und der Verarbeitung natürlicher Sprache zu lösen. Dieses Buch bietet eine umfassende Untersuchung der Kernkonzepte, des überwachten und unüberwachten Lernens, der statistischen Ansätze und der modernsten Anwendungen und ist damit eine unschätzbare Ressource für Studenten, Forscher und Fachleute gleichermaßen.
Autorenporträt
Srilali Siragam est professeur associé au Swarnandhra College of Engineering, spécialisé dans les nanocomposites céramiques. Il a publié de nombreux articles dans des revues de premier plan et a participé à la rédaction d'ouvrages et d'actes de conférence.