| Vorliegende Sprache |
ger |
| Hinweise auf parallele Ausgaben |
184213275X Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Heesen, Bernd, 1964 - : Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R |
| ISBN |
978-3-658-41575-4 |
| Name |
Heesen, Bernd ¬[VerfasserIn]¬ |
| T I T E L |
Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R |
| Zusatz zum Titel |
Anwendungen im Bereich Business Analytics |
| Verlagsort |
Wiesbaden |
| Wiesbaden |
| Verlag |
Springer Fachmedien Wiesbaden |
| Imprint: Springer Gabler |
| Erscheinungsjahr |
2023 |
| 2023 |
| 2023 |
| Umfang |
1 Online-Ressource(XIII, 495 S. 264 Abb., 188 Abb. in Farbe.) |
| Titelhinweis |
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Heesen, Bernd, 1964 - : Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R |
| ISBN |
ISBN 978-3-658-41576-1 |
| Klassifikation |
KJQ |
| COM014000 |
| 650.0285 |
| Kurzbeschreibung |
Nutzen von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz -- Machine Learning -- Best Practices -- Einrichtung der Entwicklungsumgebung von R -- Grundlagen der Programmiersprache R -- des Machine Learning mit R -- Anwendung von Machine Learning mit R -- Ausblick. |
| 2. Kurzbeschreibung |
Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der Open-Source-Programmiersprache R, wie Sie Daten aus unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen einlesen, aufbereiten und analysieren und so Künstliche Intelligenz und Machine Learning in Ihrem Unternehmen nutzen können. Erläutert werden insbesondere die drei Arten des Machine Learnings sowie ausgewählte, weit verbreitete Algorithmen, welche die Grundlage für die Künstliche Intelligenz bilden. Darüber hinaus stellt der Autor Ihnen die verwendeten Datasets über sein R-Paket „machinelearning“ zur Verfügung, so dass Sie die im Buch vorgestellten Codebeispiele auch selbst ausführen können. Das Paket beinhaltet auch interaktive Selbstlern-Tutorials zu R. Der Inhalt Nutzen von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz Best Practices Grundlagen der Programmiersprache R Grundlagen des Machine Learnings mit R inkl. Vorverarbeitung, Explorativer Datenanalyse, Modellierung, Evaluation & Parametertuning Anwendung von Machine Learning mit R für Vorhersagen, Klassifikation, Clustering und Empfehlungssysteme Der Autor Bernd Heesen ist Professor an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Hochschule Ansbach in Bayern. Vor seiner Tätigkeit an der Hochschule war er mehr als 10 Jahre als Unternehmensberater im In- und Ausland tätig. Er berät Unternehmen auch weiterhin bezüglich der Nutzung von IT-Innovationen. |
| 1. Schlagwortkette |
Maschinelles Lernen |
| R <Programm> |
| ANZEIGE DER KETTE |
Maschinelles Lernen -- R |
| SWB-Titel-Idn |
1852901594 |
| Signatur |
Springer E-Book |
| Bemerkungen |
Elektronischer Volltext - Campuslizenz |
| Elektronische Adresse |
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-41576-1 |
| Internetseite / Link |
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