Praxisbuch Unsupervised Learning

TEIL I

Grundlagen des Unsupervised Learning

Zu Beginn untersuchen wir das aktuelle Ökosystem des maschinellen Lernens und sehen uns an, wo sich Unsupervised Learning einordnen lässt. Außerdem erstellen wir von Grund auf ein Projekt, an dem sich die Grundlagen maschinellen Lernens zeigen lassen – d.h. die Programmierumgebung einrichten, Daten erfassen und vorbereiten, Daten untersuchen, Algorithmen des maschinellen Lernens und Kostenfunktionen auswählen sowie die Ergebnisse auswerten.