Beschreibung
Mustererkennung und Maschinelles Lernen ist ein Lehrbuch, das eine umfassende Einführung in die Bereiche der Mustererkennung und des maschinellen Lernens bietet. Diese Bereiche haben in den letzten zehn Jahren erhebliche Entwicklungen erfahren, wobei bayesianische Methoden von einem Nischenbereich zu einer Mainstream-Anwendung übergegangen sind. Das Buch behandelt das Aufkommen grafischer Modelle als Rahmen für probabilistische Modelle und diskutiert die praktische Anwendbarkeit von bayesianischen Methoden, die durch approximative Inferenzalgorithmen wie variational Bayes und Erwartungspropagation verbessert werden.
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Das Lehrbuch untersucht auch neue Modelle, die auf Kernen basieren, die erhebliche Auswirkungen auf Algorithmen und Anwendungen hatten. Es richtet sich an fortgeschrittene Studierende oder Doktoranden im ersten Jahr sowie an Forscher und Praktiker. Das Buch setzt kein Vorwissen über Mustererkennung oder Konzepte des maschinellen Lernens voraus, erfordert jedoch Vertrautheit mit multivariater Analysis und grundlegender linearer Algebra. Eine eigenständige Einführung in die grundlegende Wahrscheinlichkeitstheorie ist enthalten, was es für Personen mit begrenztem Wissen über Wahrscheinlichkeiten zugänglich macht.
Mustererkennung und Maschinelles Lernen dient als wertvolle Ressource zum Verständnis der jüngsten Entwicklungen in diesen Bereichen. Es bietet Einblicke in die Integration von Ingenieur- und Informatikperspektiven und hebt die dualen Aspekte der Mustererkennung und des maschinellen Lernens hervor. Das Lehrbuch wird von Springer Nature veröffentlicht und ist über deren Plattform zum Kauf oder zur Ausleihe erhältlich.
- KategorieWeitere KI-Tools
Buchdetails
Umfassende Einführung in die Mustererkennung
Behandelt Entwicklungen im maschinellen Lernen
Fokus auf bayesianischen Methoden
Beinhaltet Rahmen grafischer Modelle
Diskutiert kernelbasierte Modelle
Entwickelt für fortgeschrittene Studierende und Doktoranden
Erfordert Kenntnisse in Analysis und linearer Algebra
Eigenständige Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie
Für wen dieses Buch ist
- Akademisches Studium
- Forschungsreferenz
- Berufliche Weiterbildung
- Algorithmusentwicklung
- Anwendung bayesianischer Methoden
