Machine Learning

Author: Sergios Theodoridis
Publisher: Academic Press
ISBN: 9780128017227
Release Date: 2015-04-02
Genre: Computers

This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques – together with the Bayesian inference approach, whose essence lies in the use of a hierarchy of probabilistic models. The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code.

Integration von kologischen Lebenswegbewertungen in Fahrzeugentwicklungsprozesse

Author: Florian Broch
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783658182182
Release Date: 2017-05-10
Genre: Technology & Engineering

Florian Broch entwickelte ein Konzept, bei dem die lebenswegorientierte ökologische Produktbewertung in den Entwicklungsprozess eines Fahrzeugs integriert wird. Über alle Phasen der Entwicklung hinweg wird so eine effiziente und richtungssichere Bewertung und Verfolgung der Ökobilanz eines Fahrzeugs ermöglicht. Weiterhin bereitet der Autor die Ergebnisse der Ökobilanz zielgruppengerecht für eine Entscheidungsunterstützung in der Fahrzeugentwicklung auf. Zur Begegnung von Datenlücken in frühen Phasen der Entwicklung führt er unter anderem eine Prognose von Parameterwerten der Sachbilanz mit Methoden des Data Mining durch.

Digitale Bildverarbeitung

Author: Wilhelm Burger
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783540276531
Release Date: 2006-01-09
Genre: Computers

Die Autoren geben eine fundierte Einführung in die wichtigsten Methoden der digitalen Bildverarbeitung. Dabei steht die praktische Anwendbarkeit im Vordergrund, formale und mathematische Aspekte sind auf das Wesentliche reduziert, ohne dabei auf eine präzise und konsistente Vorgehensweise zu verzichten. Der Text eignet sich für technisch orientierte Studiengänge ab dem 3.Semester und basiert auf der mehrjährigen Lehrerfahrung der Autoren zu diesem Thema. Der Einsatz in der Lehre wird durch zahlreiche praktische Übungsaufgaben unterstützt. Das Buch eignet sich auch als detaillierte Referenz für Praktiker und Anwender gängiger Verfahren der digitalen Bildverarbeitung, z.B. in der Medizin, der Materialprüfung, der Robotik oder der Medientechnik. Softwareseitig basiert das Buch auf der in Java implementierten und frei verfügbaren Bildverarbeitungsumgebung ImageJ.

Statistik Workshop f r Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 9783868993431
Release Date: 2012-05-31
Genre: Computers

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Data mining

Author: Ian H. Witten
Publisher:
ISBN: 3446215336
Release Date: 2001
Genre:


Neuronale Netze selbst programmieren

Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 9783960101031
Release Date: 2017-05-24
Genre: Computers

Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Maschinelles Lernen

Author: Ethem Alpaydin
Publisher: De Gruyter Oldenbourg
ISBN: 3486581147
Release Date: 2008
Genre: Machine learning

Maschinelles Lernen heißt, Computer so zu programmieren, dass ein bestimmtes Leistungskriterium anhand von Beispieldaten und Erfahrungswerten aus der Vergangenheit optimiert wird. Das vorliegende Buch diskutiert diverse Methoden, die ihre Grundlagen in verschiedenen Themenfeldern haben: Statistik, Mustererkennung, neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Steuerung und Data Mining. In der Vergangenheit verfolgten Forscher verschiedene Wege mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Das Anliegen dieses Buches ist es, all diese unterschiedlichen Ansätze zu kombinieren, um eine allumfassende Behandlung der Probleme und ihrer vorgeschlagenen Lösungen zu geben.

Deep Learning

Author: Ian Goodfellow
Publisher:
ISBN: 3958457002
Release Date: 2018-04-30
Genre:


Life Long Learning

Author: Cornelia Seeberg
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783642558214
Release Date: 2013-03-14
Genre: Computers

Lernen mit elektronischen Dokumenten wird immer wichtiger. Der entscheidende Vorteil des Mediums Computer ist die Möglichkeit, dynamische Dokumente zu erzeugen. Diese Dynamik kann zum einen in den einzelnen Inhalten liegen (Animationen, Simulationen) oder in der Erstellung der Dokumente (adaptive Anpassung an die einzelnen Benutzer/innen). Die Lerndokumente liegen dafür in Modulen, nicht als ein großes Dokument vor. Um diese Vorteile nutzen zu können, müssen die Module beschrieben sein. Das Buch bietet ein Beschreibungsschema, mit dem aus einer Wissensbasis von unzusammenhängenden Modulen ein gut lesbares und auf die Bedürfnisse der einzelnen Leser/innen angepasstes webbasiertes Dokument erstellt werden kann.

Wasser hilft

Author: F. Batmanghelidj
Publisher:
ISBN: 3932098811
Release Date: 2001
Genre:


Das Geheimnis des menschlichen Denkens

Author: Ray Kurzweil
Publisher: Lola Books
ISBN: 9783944203164
Release Date: 2015-07-31
Genre: Science

Der Wettlauf um das Gehirn hat begonnen. Sowohl die EU als auch die USA haben gewaltige Forschungsprojekte ins Leben gerufen um das Geheimnis des menschlichen Denkens zu entschlüsseln. 2023 soll es dann soweit sein: Das menschliche Gehirn kann vollständig simuliert werden. In "Das Geheimnis des menschlichen Denkens" gewährt Googles Chefingenieur Ray Kurzweil einen spannenden Einblick in das Reverse Engineering des Gehirns. Er legt dar, wie mithilfe der Mustererkennungstheorie des Geistes der ungeheuren Komplexität des Gehirns beizukommen ist und wirft einen ebenso präzisen wie überraschenden Blick auf die am Horizont sich bereits abzeichnende Zukunft. Ist das menschliche Gehirn erst einmal simuliert, wird künstliche Intelligenz die Fähigkeiten des Menschen schon bald übertreffen. Ein Ereignis, das Kurzweil aufgrund der bereits in "Menschheit 2.0" entworfenen exponentiellen Wachstumskurve der Informationstechnologien bereits für das Jahr 2029 prognostiziert. Aber was dann? Kurzweil ist zuversichtlich, dass die Vorteile künstlicher Intelligenz mögliche Bedrohungsszenarien überwiegen und sie uns entscheidend dabei hilft, uns weiterzuentwickeln und die Herausforderungen der Zukunft zu meistern.

Rotordynamik

Author: R. Gasch
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783662097861
Release Date: 2013-03-09
Genre: Technology & Engineering

Während noch vor wenigen Jahrzehnten die Forschung auf dem Gebiet der Maschinendynamik hauptsächlich den Kolbenmaschinen galt, ist mittlerweile eine Akzentverschiebung zu den Maschinen mit ausschließlich rotierenden Teilen, wie Turbomaschinen und Elektro motoren eingetreten. Das hängt einmal damit zusammen, daß Gas turbinen, Turbopumpen, Turboverdichter und Elektromotoren Anwen dungsgebiete erobert haben, die früher Kolbenmaschinen vorbehalten waren. Außerdem sind durch das Bestreben, die Leistungsgewichte durch Drehzahlerhöhungen zu verringern, Probleme aufgetreten, wie beispiels weise Fragen der Laufstabilität, die früher ohne Bedeutung für die Praxis waren. Daher wurde die Forschung auf diesem Gebiet in den letzten Jahren intensiviert. In dieser Einführung in die Dynamik biegeelastischer Läufer haben wir versucht, die Fülle interessanter, oft sogar verblüffender Phänomene am einfachsten Rotormodell darzustellen. Wir haben uns auf die Behand lung des Laval-Läufers - der elastischen Welle mit aufgesetzter Scheibe - beschränkt, an dem sich bereits die wichtigsten Erscheinungen auf zeigen lassen. Da die Zahl der Freiheitsgrade niedrig ist, ist meist noch eine geschlossene Lösung der Bewegungsgleichungen möglich. Mit diesem Buch wenden wir uns an Studenten der Hochschulen und an Ingenieure in der Praxis. Wir hoffen, daß durch den sparsamen Ge brauch der höheren Mathematik das Verständnis auch dem Anfänger wesentlich erleichtert wird. Verbesserungsvorschläge und Hinweise auf Fehler nehmen wir gern entgegen.