Data Mining: Praktische Werkzeuge und Techniken des maschinellen Lernens ist ein Lehrbuch, geschrieben von Ian H. Witten und Kolleginnen und Kollegen, das für Berufstätige und Studierende gedacht ist, die sich in maschinelles Lernen und Data Mining vertiefen möchten. Das Buch bietet eine gründliche und praxisnahe Einführung in das maschinelle Lernen – mit Fokus auf Werkzeuge und Techniken zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen.
Diese fünfte Auflage enthält umfangreiche Aktualisierungen zu aktuellen Entwicklungen, wie generativer KI (GANs, VAEs, Diffusionsmodelle), großen Sprachmodellen (Transformers, BERT, GPT) sowie Schwachstellen durch adversariale Beispiele. Darüber hinaus behandelt sie ethische Aspekte und den verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz. Die Autoren verbinden bewährte Methoden mit aktueller Forschung für einen zeitgemäßen Überblick über Data Mining.
Produktspezifikationen
- Autor: Ian H. Witten (Department of Computer Science, University of Waikato, Neuseeland)
- Verlag: Elsevier Science & Technology
- Impressum: Morgan Kaufmann Publishers
- Erscheinungsdatum: 2025-05-06
- Anzahl Seiten: 688
- ISBN: 9780443158889
- Thema: Data Mining
- BISAC: COMPUTERS / Data Science / Data Analytics
Über den Autor
Ian H. Witten ist Professor für Informatik an der University of Waikato in Neuseeland. Seine Forschung konzentriert sich auf Informationsspeicherung, maschinelles Lernen, Textkomprimierung und Programmieren durch Demonstration. Er ist Mitglied der ACM und der Royal Society of New Zealand und verfügt über eine breite wissenschaftliche Publikationshistorie auf den Gebieten digitale Bibliotheken und künstliche Intelligenz.