Statistisches Maschinelles Lernen: Ein Leitfaden für Ingenieur:innen

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der heutigen Industrie ist das Verständnis von Maschinellem Lernen für Ingenieur:innen unerlässlich. Ein neues Buch bietet nun eine umfassende Einführung in dieses Thema.

Maschinelles Lernen hat sich in den letzten Jahrzehnten als unverzichtbares Werkzeug in der Industrie etabliert. Es optimiert nicht nur Produktionsprozesse, sondern beeinflusst auch das Design von Materialien und Maschinen. Das neue Buch von Prof. Dr. Anita Schöbel und Prof. Dr. Jürgen Franke, ‘Statistical Machine Learning for Engineering with Applications’, bietet eine zugängliche Einführung in die Konzepte und Methoden des Maschinellen Lernens, speziell für Ingenieur:innen.

Das Buch richtet sich an Fachkräfte der Industrie, die ein grundlegendes Verständnis für Maschinelles Lernen entwickeln möchten. Es behandelt Themen wie Klassifikationsbäume, Bayes’sches Lernen, Neuronale Netze und Deep Learning. Besonders hervorzuheben ist der praxisnahe Ansatz, der mathematisch-algorithmische Details weitgehend vermeidet und stattdessen den Fokus auf die Anwendung und Interpretation in der Praxis legt.

Ein besonderes Merkmal des Buches sind die detaillierten Fallstudien, die auf realen Industrieprojekten basieren. Diese decken ein breites Spektrum technischer Anwendungen ab, von der Fahrzeugtechnik über die Prozess- und Werkstofftechnik bis hin zur Optimierung von Produktionsprozessen durch Bildanalysen. Beispiele umfassen die Verformung von Kabelbündeln, das Detektieren von Rissen in Beton und die Betrugserkennung im Pflegebereich.

Prof. Dr. Jürgen Franke betont im Interview die Bedeutung des Buches für Ingenieur:innen und Studierende der Natur- und Ingenieurwissenschaften. Ein grundlegendes Verständnis der Verfahren des Maschinellen Lernens ist nicht nur für die Kommunikation mit Fachleuten wichtig, sondern auch, um die Versprechen von Anbietern besser einschätzen zu können.

Die Kombination aus einer kurzen Einführung in die Methoden des Maschinellen Lernens und der Sammlung von realen Industriefallstudien macht das Buch einzigartig. Es bietet einen breiten Überblick über die Anwendbarkeit und die Herausforderungen des Maschinellen Lernens in der Industrie und Wissenschaft.

Das Buch ist im Verlag Springer Nature Switzerland erschienen und bietet mit nur grundlegenden Kenntnissen in Statistik eine wertvolle Lektüre für alle, die sich in die Welt des Maschinellen Lernens einarbeiten möchten.

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