This book offers a leisurely introduction to the concepts and methods of machine learning. Readers will learn about classification trees, Bayesian learning, neural networks and deep learning, the design of experiments, and related methods. For ease of reading, technical details are avoided as far as possible, and there is a particular emphasis on applicability, interpretation, reliability and limitations of the data-analytic methods in practice. To cover the common availability and types of data in engineering, training sets consisting of independent as well as time series data are considered. To cope with the scarceness of data in industrial problems, augmentation of training sets by additional artificial data, generated from physical models, as well as the combination of machine learning and expert knowledge of engineers are discussed.

The methodological exposition is accompanied by several detailed case studies based on industrial projects covering a broad range of engineering applications from vehicle manufacturing, process engineering and design of materials to optimization of production processes based on image analysis.

The focus is on fundamental ideas, applicability and the pitfalls of machine learning in industry and science, where data are often scarce. Requiring only very basic background in statistics, the book is ideal for self-study or short courses for engineering and science students.

� propos de l?auteur

J�rgen Franke has been a professor of Applied Mathematical Statistics and the speaker of the interdisciplinary Center for Mathematical and Computational Modelling (CM)� at the University of Kaiserslautern. Since his retirement from teaching, he joined the Fraunhofer Institute for Industrial Mathematics (ITWM) as a scientific consultant on statistics. His research focuses on nonlinear time series analysis, nonparametric statistics and statistical learning with applications in engineering and finance.

Anita Sch�bel is professor of Applied Mathematics at the University Kaiserslautern-Landau and head of the Fraunhofer Institute for Industrial Mathematics (ITWM). Currently she is also president of the Association of European Operational Research Societies (EURO). At Fraunhofer Society she is responsible for the strategic research area Next Generation Computing and vice spokesperson for the quantum computing competence network. Her research focuses on discrete optimization and on robust and multi-objective optimization with applications in transportation.

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Informations standardis�es sur la r�tractation

Droit de r�tractation:

Vous avez le droit de vous r�tracter du pr�sent contrat sans donner de motif dans un d�lai de quatorze jours.

Le d�lai de r�tractation expire quatorze jours apr�s le jour o� vous-m�me, ou un tiers autre que le transporteur et d�sign� par vous, prend physiquement possession du dernier bien, lot ou pi�ce.

Pour exercer le droit de r�tractation, vous devez nous Revaluation Books, Exstowe, Exton, EX3 0PP, Exeter, United Kingdom, 44 1179083586, notifier votre d�cision de r�tractation du pr�sent contrat au moyen d'une d�claration d�nu�e d'ambigu�t� (par exemple, lettre envoy�e par la poste, t�l�copie ou courrier �lectronique). Vous pouvez utiliser le mod�le de formulaire de r�tractation mais ce n'est pas obligatoire. Vous pouvez �galement remplir et transmettre une d�claration claire � cette fin sur notre site internet � �Vos commandes� dans �Votre compte�. Si vous utilisez cette option, nous vous enverrons sans d�lai un accus� de r�ception de la r�tractation sur un support durable (par exemple, par courriel).

Pour que le d�lai de r�tractation soit respect�, il suffit que vous transmettiez votre communication relative � l'exercice du droit de r�tractation avant l'expiration du d�lai de r�tractation.

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Nous pouvons diff�rer le remboursement jusqu'� ce que nous ayons re�u le bien ou jusqu'� ce que vous ayez fourni une preuve d'exp�dition du bien, la date retenue �tant celle du premier de ces faits.

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