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Neuerscheinung: Praxisbuch Unsupervised Learning

Als erstes deutschsprachiges Buch zeigt „Praxisbuch Unsupervised Learning“, wie sich auch mit ungelabelten Daten arbeiten lässt. Zum Einsatz kommen die Python-Frameworks Scikit-learn und TensorFlow mit Keras.

In drei bis acht Jahren werden wir eine Maschine mit der allgemeinen Intelligenz eines durchschnittlichen Menschen haben“, erklärte Marvin Minsky, einer der größten Denker unserer Zeit – im Jahr 1970. Nun hat es bekanntlich doch etwas länger gedauert, bis die KI-Forschung (wieder) Fahrt aufgenommen hat. Spätestens seit das Big Data-Zeitalter aber ständig neue Datenschnipsel produziert und IT-Infrastrukturen immer leistungsfähiger werden, lässt sich aus vielerlei Informationen tatsächliches Wissen, lassen sich aus Mustern komplexe Fähigkeiten entwickeln. Gerade in jüngster Zeit bereichern diese unseren Alltag und beflügeln die Erforschung wissenschaftlicher Fragen.

Praxisbuch Unsupervised Learning
Schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten: Das „Praxisbuch Unsupervised Learning“ setzt auf unkomplizierte Python-Beispiele und ist verständlich geschrieben.

Voraussetzung für die Anwendung von Machine Learning-Techniken sind jedoch häufig schön strukturierte – gelabelte – Daten. Und die kommen, wie sollte es anders sein, in der „freien Natur“ eher selten vor. In seinem Praxisbuch zum unüberwachten Lernen zeigt Ankur A. Patel daher, wie sich aus unklassifizierten Daten Muster extrahieren und Anomalien entdecken lassen. Mit denen sich dann wiederum beispielsweise Filme und Bücher empfehlen lassen. Oder Spam filtern lässt. Oder Kreditkartenbetrug aufdecken lässt. Oder, oder: Die Möglichkeiten sind vielfältig, und Patel liefert den Code und Data Sets gleich mit.

Mit beschränkten Boltzmann-Maschinen (RBMs) Bilder generieren. Aus: „Praxisbuch Unsupervised Learning“, Kapitel Featureerkennung mit
Deep Belief Networks

Ihr lernt in diesem Buch nicht nur Unterschiede zwischen Supervised und Unsupervised Learning kennen – und wir ihr mithilfe Letzterem Schätze in euren Daten heben könnt. Patel geht auch darauf ein, wie ihr ungelabelte Daten für das sogenannte Semi-Supervised Learning aufbereiten könnt. Das Buch schließt mit einer persönlichen Sicht auf die Theorien, Konzepte, Tools und Trends der Künstlichen Intelligenz.

„Die Zukunft der KI ist vielversprechend“, spricht Ankur A. Patel uns Leser*innen dabei persönlich an. „Gestalten Sie sie mit.“ Da schließen wir uns doch gerne an.

Über das Buch
Praxisbuch Unsupervised Learning – Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
Von Ankur A. Patel, Übersetzung von Frank Langenau
358 Seiten, 1. Auflage 2020
Print: 39,90 € (D), E-Book: 31,99 € (D)
Inhaltsverzeichnis, Leseprobe und Bestellmöglichkeit unter oreilly.de.
Erhältlich bzw. bestellbar in allen On- und Offline-Buchhandlungen.

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