Informationsgesteuertes Maschinelles Lernen: Data Science ALS Ingenieurdisziplin

Dieses innovative Lehrbuch revolutioniert das maschinelle Lernen durch neue Informationsmessungsmethoden. Es basiert auf einem Seminar der UC Berkeley und zielt darauf ab, die Black-Box-Natur des maschinellen Lernens zu erwinden, indem es Datenqualit酹smessungen und A-priori-Sch酹zungen der Aufgabenkomplexit酹 erm鐷licht. Dies frt zu kleineren, erkl酺bareren und robusteren Modellen.

Das Lehrbuch verbindet maschinelles Lernen mit Physik, Informationstheorie und Computertechnik und ist f ein breites Publikum verst鄚dlich. Es hinterfragt bestehende Branchenpraktiken und behandelt Themen wie Deep Learning und Datendrift. Geeignet f Akademiker und Industrieprofis, f顤dert es ein tiefgreifendes Verst鄚dnis von Data Science und l輐t Leser ein, er konventionelle Ans酹ze hinauszudenken. Anstatt sich ausschlie lich auf das "Wie" zu konzentrieren, bietet dieser Text Antworten auf die "Warum"-Fragen, die das Fachgebiet durchdringen, und beleuchtet die zugrunde liegenden Prinzipien maschineller Lernprozesse und ihre praktischen Auswirkungen. Indem dieses Buch systematische Methoden bevorzugt, die auf physikalischen Grundprinzipien basieren, stellt es Branchenpraktiken in Frage, die oft aus ideologischen oder gewinnorientierten Motivationen entstanden sind. Es behandelt eine Reihe von Themen, darunter Deep Learning, Datendrift und MLOps, und nutzt ausgiebig grundlegende Konzepte wie Entropie, Kapazit酹 und hohe Dimensionalit酹.

Dieses Buch ist sowohl f Hochschul- als auch f Industrieprofis geeignet und dient als wertvolles Werkzeug f diejenigen, die ihr Verst鄚dnis von Data Science als Ingenieurdisziplin vertiefen m鐼hten. Der zum Nachdenken anregende Inhalt regt die intellektuelle Neugier an und richtet sich an Leser, die mehr wollen als nur Code oder vorgefertigte Formeln. Der Text l輐t die Leser dazu ein, er konventionelle Standpunkte hinauszuforschen und bietet eine alternative Perspektive, die eine umfassende Sichtweise f die Integration von Theorie und Praxis f顤dert. Dieses Buch eignet sich f Kurse im Grund- und Hauptstudium und kann auch praktizierenden Ingenieuren und Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen zugute kommen, indem es ihr Verst鄚dnis der Modellierung vertieft und die Datenmessung effektiv verbessert.