Machine Learning kompakt : ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften

Titel: Machine Learning kompakt ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften
verantwortlich: Neupert, Titus (VerfasserIn); Greplova, Eliska (VerfasserIn); Fischer, Mark H. (VerfasserIn)
veröffentlicht: Wiesbaden: Springer Spektrum, 2021
©2020
Erscheinungsjahr: 2021
Teil von: Essentials
Erscheint auch als: Choo, Kenny, Machine Learning kompakt, Wiesbaden : Springer Spektrum, 2020, VIII, 71 Seiten
Andere Ausgaben: Machine Learning kompakt: ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften
Medientyp: E-Book
Datenquelle: K10plus Verbundkatalog
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Zusammenfassung

Intro -- Was Sie in diesem essential finden können -- Inhaltsverzeichnis -- 1 Einführung -- 2 Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke -- 2.1 Hauptkomponentenanalyse -- 2.1.1 HKA Algorithmus -- 2.1.2 Kernbasierte HKA -- 2.2 Lineare Methoden des überwachten Lernens -- 2.2.1 Lineare Regression -- 2.2.2 Lineare Klassifikationsmethode -- 3 Neuronale Netzwerke und überwachtes Lernen -- 3.1 Ein Neuron als Funktion -- 3.2 Ein einfaches neuronales Netz -- 3.3 Training -- 3.4 Ein elementares Beispiel: MNIST -- 3.5 Regularisierung -- 3.6 Convolutional Neural Networks -- 3.6.1 Der Convolutional Layer -- 3.6.2 Pooling -- 3.6.3 Beispiel: DNA-Klassifizierung -- 3.6.4 Beispiel: Fortgeschrittenes MNIST -- 3.7 Rekurrentes neuronales Netz -- 4 Unüberwachtes Lernen -- 4.1 Begrenzte Boltzmann-Maschinen -- 4.1.1 Training eines RBM -- 4.1.2 Beispiel: Bildrekonstruktion/Rauschentfernung -- 4.2 Ein RNN unüberwacht trainieren -- 4.3 Autoencoder -- 4.3.1 Variationelle Autoencoder -- 4.4 Generative Adversarial Networks -- 5 Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken -- 5.1 Dreaming und das Extrapolationsproblem -- 5.2 Rauschanfälligkeit von Netzwerken -- 5.3 Autoencoder interpretieren -- 6 Schlusskommentare -- Was Sie aus diesem essential mitnehmen können -- Bibliotheken für maschinelles Lernen.

Umfang

1 Online-Ressource (76 pages)

Sprache

Deutsch

Schlagworte