Die Neuauflage des Fachbuches wurde ergänzt durch die Themen Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Anhand konkreter Datensätzen lernen Anwender einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Die Codebeispiele basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Das Buch eignet sich für zukünftige Data Scientists, ML-Profis sowie für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler und vermittelt eine Grundlage, um die ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren. Folgende Themen werden behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenimport und -vorbereitung, Supervised Learning, Feature-Auswahl, Modellvalidierung, Neuronale Netze und Deep Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning.
KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien
Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.