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Applied Machine Learning and AI for Engineers Solve Business Problems That Can’t Be Solved Algorithmically Von Jeff Prosise

Jeff Prosise’s book „Applied Machine Learning and AI for Engineers“ bietet eine gute Einführung und praktische Anleitung zur Anwendung von maschinellem Lernen und KI. Das Buch beschreibt die Grundlagen zeigt aber auch komplexere Konzepte wie die Erkennung von Objekten auf Fotos, Echtzeit-Sprachübersetzung und den Einsatz von Computern zur Kunst- und Musikgenerierung. Das Buch ist insgesamt gut geschrieben und lässt sich gut lesen, kann aber auch als Nachschlagewerk für konkrete Anwendungsfälle genutzt werden, denn die Hauptstärke des Buches liegt in seiner Praxisorientierung. Es enthält zahlreiche Codebeispiele in Python und nutzt populäre Open-Source-Bibliotheken wie Scikit-Learn, Keras und TensorFlow, um Konzepte zu demonstrieren und zu verstärken. Viele der Beispiele können auch auf typischen PCs oder Laptops ohne spezielle Hardware wie GPUs ausgeführt werden, was das Buch besonders zugänglich für Einzelpersonen oder kleine Teams mit begrenzten Ressourcen macht.

Das Buch zieht auch Nutzen aus Prosise’s umfangreicher Erfahrung, die es ihm ermöglicht, die Inhalte in einer Weise zu vermitteln, die „Aha“-Momente bei den Lesern auslöst. Diese pädagogische Ansatz stärkt das Verständnis und die Fähigkeit, das Gelernte auf neue und unbekannte Probleme anzuwenden.

Insgesamt ist „Applied Machine Learning and AI for Engineers“ eine gute Ressource für Ingenieure und Softwareentwickler, die sich mit den praktischen Anwendungen von maschinellem Lernen und KI beschäftigen wollen. Das Buch ist umfassend, verständlich und direkt anwendbar in der realen Welt. Es ist eine empfehlenswerte Lektüre für jeden, der in diesem schnell wachsenden Bereich arbeiten möchte.

Das Buch gliedert sich grob in 2 Teile, die sich auf die unterschiedlichen Open Source Python Bibliotheken konzentrieren.

Teil 1: Machine Learning with Scikit-Learn

Der erste Teil des Buches konzentriert sich auf das maschinelle Lernen mit der beliebten Python-Bibliothek Scikit-Learn. Es beginnt mit einem umfassenden Überblick über grundlegende maschinelle Lernkonzepte, bevor es spezifischere Modelle und Techniken behandelt.

Machine Learning

Dieses Kapitel führt in die Grundprinzipien des maschinellen Lernens ein und erklärt die Bedeutung von Datenqualität und Modellvalidierung.

Regression Models

Hier werden verschiedene Regressionsmodelle vorgestellt, von einfachen linearen Modellen bis zu komplexeren Algorithmen wie Entscheidungsbäume und Random Forests. Im Buch wird am Beispiel der Vorhersage von Immobilienpreisen eine praktische Anwendung dieser Modelle in realen Szenarien gezeigt.

Classification Models

In diesem Kapitel werden Klassifikationsalgorithmen erläutert, darunter logistische Regression, Naive Bayes und K-Nearest Neighbors. Besonders spannend ist das Kapitel über die Bewertung von Klassifikationsmodellen mittels Konfusionsmatrix und ROC-Kurven.

Text Classification

Beschreibt das Verarbeiten von Texten für Aufgaben wie Spam-Erkennung und Sentiment-Analyse. Erklärt werden auch Techniken zur Textnormalisierung und Feature-Extraktion, wie TF-IDF.

Support Vector Machines

Bietet einen Einblick in SVMs, eine mächtige und flexible Methode für lineare als auch nicht-lineare Klassifikation. Das Buch verdeutlicht die Anwendung in Grenzbereichen anhand der Handschriftenerkennung.

Principal Component Analysis

PCA wird detailliert beschrieben als eine Methode zur Dimensionsreduktion, die hilft, die für maschinelles Lernen notwendigen Berechnungen zu vereinfachen und dabei wichtige Muster und Strukturen in den Daten zu erhalten.

Operationalizing Machine Learning Models

Das letzte Kapitel des ersten Teils behandelt die Implementierung und den Betrieb von ML-Modellen in der Produktion, einschließlich der Überwachung und der kontinuierlichen Verbesserung von Modellen.

Teil 2: Deep Learning with Keras and TensorFlow

Der zweite Teil widmet sich den fortgeschrittenen Techniken des Deep Learnings unter Verwendung der Google Alphabet Frameworks Keras und TensorFlow.

Deep Learning

Der zweite Teil des Buchs beginnt mit einer Einführung in tiefere Netzwerkarchitekturen und erläutert, wie diese komplexen Modelle trainiert werden, um hochdimensionale Daten zu verarbeiten.

Neural Networks

Das Kapitel behandelt das Kernstück des Deep Learnings. Es beschreibt die verschiedenen Typen von Neuronen und Schichten, die in einem neuronalen Netzwerk verwendet werden.

Image Classification with Convolutional Neural Networks:

Das Kapitel enthält eine Beschreibung über die Funktionsweise und den Aufbau von CNNs und zeigt, wie sie zur Bildklassifikation verwendet werden können, eine ihrer prominentesten Anwendungen.

Face Detection and Recognition

Dieses Kapitel geht speziell auf die Techniken der Gesichtserkennung und -verifikation ein, was besonders in Sicherheitsanwendungen von Bedeutung ist.

Object Detection

Behandelt fortgeschrittene Modelle wie R-CNN und YOLO, die für die Erkennung und Lokalisierung von Objekten innerhalb von Bildern eingesetzt werden können.

Natural Language Processing

In diesem Kapitel wird die Anwendung von Deep Learning-Techniken im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache behandelt. Ansätze wie rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) und Transformer-Modelle, die es ermöglichen, Text für Übersetzungen, Textgenerierung und mehr zu analysieren und zu verarbeiten werden hier behandelt.

Azure Cognitive Services

Abschließend gibt das Buch einen Überblick über die Integration von Azure Cognitive Services, um KI-Funktionen wie Spracherkennung, Textanalyse und Bilderkennung in Anwendungen einzubinden, was eine Brücke zwischen lokaler Entwicklung und Cloud-basierten Lösungen schlägt.

Fazit

Jeff Prosise’s „Applied Machine Learning and AI for Engineers: Solve Business Problems That Can’t Be Solved Algorithmically“ ist ein gutes Buch, das sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Anleitungen zur Implementierung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz liefert. Es werden viele unterschiedliche Konzepte präsentiert. Sowohl Anfänger als auch fortgeschrittene Praktiker kommen hier auf ihre Kosten.

Die klare Trennung zwischen Maschine-Learning und Deep-Learning macht es möglich, sich auf spezifische Interessengebiete zu konzentrieren oder ein breites Verständnis für das gesamte Spektrum der KI-Anwendungen zu entwickeln. Durch die zahlreichen Beispiele, Code-Snippets und Fallstudien ist das Buch eine wertvolle Ressourcen für alle, die nach Lösungen suchen, um echte Anwendungen mit KI zu erstellen.


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Veröffentlicht in Allgemein