Dieses Buch bietet eine eingehende Erforschung der Prinzipien, Techniken und Anwendungen des maschinellen Lernens. Das Buch beginnt mit grundlegenden Konzepten wie der Datenvorverarbeitung und der Modellbewertung und behandelt sowohl überwachte Lernmodelle wie Regression und Klassifizierung als auch fortgeschrittene Themen wie Ensemble-Lernen, neuronale Netze und Deep Learning. Praktische Überlegungen, wie der Umgang mit unausgewogenen Daten, Feature-Engineering und das Verhindern von Datenlecks, werden ausführlich erörtert, um den Aufbau robuster Modelle zu unterstützen. Dieses Handbuch richtet sich an Studenten, Fachleute und Enthusiasten gleichermaßen und bietet wertvolle Einblicke und praktisches Wissen, um sich auf dem Gebiet des maschinellen Lernens zurechtzufinden und zu übertreffen.