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 uberwinden, indem es Datenqualitatsmessungen und A-priori-Schatzungen der Aufgabenkomplexitat ermoglicht. Dies fuhrt zu kleineren, erklarbareren und robusteren Modellen.

Das Lehrbuch verbindet maschinelles Lernen mit Physik, Informationstheorie und Computertechnik und ist fur ein breites Publikum verstandlich. Es hinterfragt bestehende Branchenpraktiken und behandelt Themen wie Deep Learning und Datendrift. Geeignet fur Akademiker und Industrieprofis, fordert es ein tiefgreifendes Verstandnis von Data Science und ladt Leser ein, uber konventionelle Ansatze hinauszudenken. Anstatt sich ausschließlich 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, Kapazitat und hohe Dimensionalitat.

Dieses Buch ist sowohl fur Hochschul- als auch fur Industrieprofis geeignet und dient als wertvolles Werkzeug fur diejenigen, die ihr Verstandnis von Data Science als Ingenieurdisziplin vertiefen mochten. 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 ladt die Leser dazu ein, uber konventionelle Standpunkte hinauszuforschen und bietet eine alternative Perspektive, die eine umfassende Sichtweise fur die Integration von Theorie und Praxis fordert. Dieses Buch eignet sich fur Kurse im Grund- und Hauptstudium und kann auch praktizierenden Ingenieuren und Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen zugute kommen, indem es ihr Verstandnis der Modellierung vertieft und die Datenmessung effektiv verbessert.

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