Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Softwareentwickler oder einfach nur daran interessiert sind, etwas über maschinelles Lernen zu lernen, "Eine Einführung in die 42 am häufigsten angewandten Machine Learning Algorithmen (mit Code-Beispielen)" ist eine hervorragende Ressource, um ein Verständnis für dieses spannende Gebiet zu erlangen. Über den Autor: Murat Durmus ist CEO und Gründer der AISOMA AG (einem in Frankfurt am Main ansässigen Unternehmen, das sich auf KI-basierte Technologieentwicklung und Beratung spezialisiert hat), Vorstandsmitglied AI Frankfurt Rhein-Main e.V. und Autor der Bücher "THE AI THOUGHT BOOK", "Mindful AI - Reflections on Artificial Intelligence", "INSIDE ALAN TURING". Folgende Algorithmen werden in diesem Buch behandelt: ? ADABOOST ? ADAM OPTIMIZATION ? AGGLOMERATIVE CLUSTERING ? ARMA/ARIMA MODEL ? BERT ? CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ? DBSCAN ? DECISION TREE ? DEEP Q-LEARNING ? EFFICIENTNET ? FACTOR ANALYSIS OF CORRESPONDENCES ? GAN ? GMM ? GPT-3 ? GRADIENT BOOSTING MACHINE ? GRADIENT DESCENT ? GRAPH NEURAL NETWORKS ? HIERARCHICAL CLUSTERING ? HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) ? INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS ? ISOLATION FOREST ? K-MEANS ? K-NEAREST NEIGHBOUR ? LINEAR REGRESSION ? LOGISTIC REGRESSION ? LSTM ? MEAN SHIFT ? MOBILENET ? MONTE CARLO ALGORITHM ? MULTIMODAL PARALLEL NETWORK ? NAIVE BAYES CLASSIFIERS ? PROXIMAL POLICY OPTIMIZATION ? PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ? Q-LEARNING ? RANDOM FORESTS ? RECURRENT NEURAL NETWORK ? RESNET ? SPATIAL TEMPORAL GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS ? STOCHASTIC GRADIENT DESCENT ? SUPPORT VECTOR MACHINE ? WAVENET ? XGBOOST