Data Science Training - Supervised Learning

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Beschreibung

Einführung, Datenschutz vs. Datensicherheit, Informationsethik.- Datenanalyseprozess CRISP-DM, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.- Datenqualität, Explorative Datenanalyse (EDA), Feature Engineering.- Naive Bayes und Entscheidungsbaum, Gütekriterien I, Overfitting, Kreuzvalidierung.- Bias vs. Varianz, Ensemble Learning (Random Forest, Gradient Boosted Trees).- Datentransformation und Normalisierung, Künstliche Neuronale Netzwerke.- Verteilungen und synthetische Daten, Hyperparameteroptimierung.- Regression vs. Korrelation, Interpolation vs. Extrapolation, Methode der kleinsten Quadrate.- Lineare und polynomiale (multiple) Regression, Gütekriterien II.- Regularisierung, LASSO, Ridge Regression, Elastic Net.- Logistische Regression, Regression vs. Klassifikation.- Ausblick.

Über den Autor

Stefan Selle ist seit 2007 Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes und lehrt dort Daten- und Geschäftsprozessmanagement, Digitale Transformation, Software Engineering, Data Science und Künstliche Intelligenz.

Erscheinungsjahr:	2024
Genre:	Informatik , Mathematik , Medizin , Naturwissenschaften , Technik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Inhalt:	xxvii 592 S. 83 s/w Illustr. 40 farbige Illustr. 592 S. 123 Abb. 40 Abb. in Farbe.
ISBN-13:	9783662679593
ISBN-10:	3662679590
Sprache:	Deutsch
Herstellernummer:	89210114
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Selle, Stefan
Hersteller:	Springer Vieweg Springer-Verlag GmbH
Verantwortliche Person für die EU:	Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com
Maße:	240 x 168 x 34 mm
Von/Mit:	Stefan Selle
Erscheinungsdatum:	02.12.2024
Gewicht:	1,024 kg