Online Machine Learning: Eine praxisorientierte Einführung (2024)

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Synopsis
Dieses Buch beschreibt Theorie und Anwendungen aus dem Bereich des Online Maschine Learnings (OML), wobei der Fokus auf Verfahren des überwachten Lernens liegt. Es werden Verfahren zur Drifterkennung und -behandlung beschrieben. Verfahren zur nachträglichen Aktualisierung der Modelle sowie Methoden zur Modellbewertung werden dargestellt. Besondere Anforderungen aus der amtlichen Statistik (unbalancierte Daten, Interpretierbarkeit, etc.) werden berücksichtigt. Aktuelle und mögliche Anwendungen werden aufgelistet. Ein Überblick über die verfügbaren Software-Tools wird gegeben. Anhand von zwei Studien (“simulierten Anwendungen”) werden Vor- und Nachteile des OML-Einsatz in der Praxis experimentell analysiert.
Copyright:
2024

Book Details

Book Quality:
Publisher Quality
ISBN-13:
9783658425050
Related ISBNs:
9783658425043
Publisher:
Springer Fachmedien Wiesbaden
Date of Addition:
Copyrighted By:
Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor
Adult content:
No
Language:
German
Has Image Descriptions:
No
Categories:
Nonfiction, Computers and Internet, Mathematics and Statistics
Submitted By:
Bookshare Staff
Usage Restrictions:
This is a copyrighted book.
Edited by:
Thomas Bartz-Beielstein
Edited by:
Eva Bartz

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