Maschinelles Lernen In Aktion. Alan T. Norman
Ein Großteil der Landwirtschaft und der Produktion ist jetzt schon automatisiert, sodass maschinelles Lernen uns bereits heute unsere täglichen Lebensmittel und Waren liefert. Dieser Trend zur Automatisierung beschleunigt sich immer mehr. Weitere Anwendungen für maschinelles Lernen könnten die täglichen Aufgaben der Menschen grundlegend verändern, da Maschinen immer besser in der Lage sind, Prozesse zu verwalten und Wissensarbeit zu erledigen.
Da maschinelles Lernen einen so tiefgreifenden Einfluss auf unseren Alltag haben wird, ist es wichtig, dass jedermann Zugang zu Informationen darüber hat, wie maschinelles Lernen funktioniert. Deshalb habe ich dieses Buch geschrieben. Die derzeitige Landschaft zu maschinellem Lernen ist geteilt.
Zum einen gibt es Werke für die breite Masse, die aber zu stark vereinfacht sind und den Eindruck erwecken, dass nur ein absoluter Experte diese Konzepte verstehen könnte.
Andererseits gibt es technische Veröffentlichungen, die von Experten für Experten verfasst wurden. Sie schließen mit ihrem technischen Jargon und ihrer Komplexität die Allgemeinheit aus. Natürlich ist das Schreiben und Ausführen eines Algorithmus für maschinelles Lernen eine sehr anspruchsvolle technische Leistung, und dafür ist die entsprechende Fachliteratur notwendig. Aber es klafft eine große Lücke in der aktuellen Literatur zum maschinellen Lernen.
Was ist mit dem Laien, der diese technologische Revolution verstehen möchte? Der nicht selbst Code schreiben möchte, sondern nur die Veränderungen um ihn herum verstehen will? Das Verständnis der Kernkonzepte des maschinellen Lernens sollte nicht auf eine technologische Elite beschränkt bleiben, denn diese Veränderungen betreffen uns alle. Sie haben ethische Konsequenzen, und es ist wichtig, dass die Öffentlichkeit über alle Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens Bescheid weiß.
Deshalb habe ich dieses Buch geschrieben. Wenn das für Sie interessant klingt, dann wünsche ich Ihnen viel Vergnügen beim Lesen.
In diesem Buch geht es nicht um das Codieren von Lernalgorithmen
Falls das Manifest in der Einleitung nicht klar genug war: In diesem Buch geht es nicht um das Codieren. Es ist nicht für Informatiker gedacht, die lernen möchten, wie man Algorithmen für maschinelles Lernen erstellt.
Zum einen bin ich selbst bei Weitem nicht qualifiziert, ein solches Buch zu schreiben. Menschen verbringen Jahre damit, die Feinheiten des Schreibens von Algorithmen und des Trainings von Netzwerken zu lernen. Es gibt ganze Doktorandenprogramme, die die Ränder dieses Feldes erforschen und sich dabei auf die lineare Algebra und die prädiktive Statistik stützen. Wenn man tief in die Details des maschinellen Lernens eintaucht und es genug liebt, um einen Doktortitel zu erhalten, könnte man leicht 300.000 bis 600.000 US-Dollar verdienen, wenn man für eine große Technologiefirma arbeitet. So selten und wertvoll sind diese Fähigkeiten.
Ich selbst habe diese Qualifikationen nicht, und das ist auch gut so. Wenn Sie dieses Buch in der Hand haben, sind Sie vermutlich ein Laie, der Interesse an maschinellem Lernen hat. Sie haben wahrscheinlich keinen technischen Hintergrund, oder selbst wenn, dann sind Sie auf der Suche nach einem grundlegenden Buch, um den Einstieg in die grundsätzlichen Zusammenhänge zu finden. Als Technologie-Autor lerne ich ständig neue Technologien. Ich kann mich noch.
Ich kann Ihnen dabei helfen, die grundsätzlichen Konzepte auf leicht verständliche Weise zu erklären. Nachdem Sie dieses Buch gelesen haben, sollten Sie ein solides Verständnis für die Grundprinzipien haben. Das macht es einfacher, dann ein fortgeschritteneres Buch zu diesem Thema zu lesen, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten.
Wenn Sie jedoch das Gefühl haben, die Grundprinzipien bereits zu verstehen, oder wenn Sie ein Buch wollen, das Ihnen das Schreiben und Trainieren eines Algorithmus für maschinelles Lernen in allen technischen Details vermittelt, dann ist dies wahrscheinlich nicht das richtige Buch für Sie.
Eine Einführung für den Laien
Das eigentliche Ziel dieses Buches ist es, eine einfach zu lesende Einführung in das maschinelle Lernen zu sein. Mein Ziel ist es, ein Buch zu schreiben, das jeder verstehen kann, aber dennoch den Prinzipien des maschinellen Lernens treu zu bleiben und die Konzepte nicht zu stark zu vereinfachen. Ich vertraue dabei auf die Intelligenz meiner Leser und glaube nicht, dass ein Anfängerbuch unbedingt auf jegliche Komplexität und Details verzichten muss. Es ist jedoch kein sehr umfangreiches Buch und es ist bei Weitem nicht umfassend. Diejenigen, die tief in dieses Thema einsteigen wollen, werden sich eher mit anderen Büchern und Ressourcen beschäftigen.
In diesem Buch schauen wir uns die grundlegenden Konzepte und Arten des maschinellen Lernens an. Wir erforschen, wie sie funktionieren. Dann werden wir uns mit Daten und dem Schreiben und Trainieren eines Algorithmus beschäftigen. Und schließlich betrachten wir reale Anwendungsfälle für maschinelles Lernen sowie Anwendungsfälle, in denen maschinelles Lernen als Nächstes zum Einsatz kommen könnte.
Nochmals herzlich willkommen beim maschinellen Lernen. Und jetzt tauchen wir ein ...
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