• Praxisbuch Unsupervised Learning
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Ankur A. Patel
Frank Langenau (Übersetzung)

Praxisbuch Unsupervised Learning

Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren

erscheint voraussichtlich
im April 2020, ca. 384 Seiten, Broschur
O’Reilly
ISBN Print: 978-3-96009-127-1

Buch
39,90 €


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Beschreibung

Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning – auch unüberwachtes Lernen genannt – für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind – Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind.Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Leser erfahren, wie sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.

 

Zielgruppe

  • Data Scientists, die Erfahrung mit Machine Learning haben
       

Autor / Autorin

Ankur A. Patel ist Vice President Data Science bei 7Park Data, einem Portfolio-Unternehmen von Vista Equity Partners. Bei 7Park Data verwenden Ankur und sein Data-Science-Team alternative Daten, um Datenprodukte für Hedge-Fonds und Unternehmen sowie Machine Learning als Service (MLaaS) für Geschäftskunden zu entwickeln.


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