Informationsgesteuertes maschinelles Lernen

Dieses innovative Lehrbuch revolutioniert das maschinelle Lernen durch neue Informationsmessungsmethoden. Es basiert auf einem Seminar der UC Berkeley und zielt darauf ab, die Black-Box-Natur des maschinellen Lernens zu berwinden, indem es Datenqualittsmessungen und A-priori-Schtzungen der Aufgabenkomplexitt ermglicht. Dies fhrt zu kleineren, erklrbareren und robusteren Modellen. Das Lehrbuch verbindet maschinelles Lernen mit Physik, Informationstheorie und Computertechnik und ist fr ein breites Publikum verstndlich. Es hinterfragt bestehende Branchenpraktiken und behandelt Themen wie Deep Learning und Datendrift. Geeignet fr Akademiker und Industrieprofis, frdert es ein tiefgreifendes Verstndnis von Data Science und ldt Leser ein, ber konventionelle Anstze hinauszudenken. Anstatt sich ausschlielich auf das Wie zu konzentrieren, bietet dieser Text Antworten auf die Warum-Fragen, die das Fachgebiet durchdringen, und beleuchtet die zugrunde liegenden Prinzipien maschineller Lernprozesse und ihre praktischen Auswirkungen. Indem dieses Buch systematische Methoden bevorzugt, die auf physikalischen Grundprinzipien basieren, stellt es Branchenpraktiken in Frage, die oft aus ideologischen oder gewinnorientierten Motivationen entstanden sind. Es behandelt eine Reihe von Themen, darunter Deep Learning, Datendrift und MLOps, und nutzt ausgiebig grundlegende Konzepte wie Entropie, Kapazitt und hohe Dimensionalitt. Dieses Buch ist sowohl fr Hochschul- als auch fr Industrieprofis geeignet und dient als wertvolles Werkzeug fr diejenigen, die ihr Verstndnis von Data Science als Ingenieurdisziplin vertiefen mchten. Der zum Nachdenken anregende Inhalt regt die intellektuelle Neugier an und richtet sich an Leser, die mehr wollen als nur Code oder vorgefertigte Formeln. Der Text ldt die Leser dazu ein, ber konventionelle Standpunkte hinauszuforschen und bietet eine alternative Perspektive, die eine umfassende Sichtweise fr die Integration von Theorie und Praxis frdert. Dieses Buch eignet sich fr Kurse im Grund- und Hauptstudium und kann auch praktizierenden Ingenieuren und Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen zugute kommen, indem es ihr Verstndnis der Modellierung vertieft und die Datenmessung effektiv verbessert.