Das Buch gibt eine Einführung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexitätstheoretische Aspekte betont. Zunächst wird die Frage geklärt, was überhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschließend wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien für diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Darüber hinaus werden auch Verfahren für konkrete Aufgaben vorgestellt. Außerdem werden Methoden präsentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Störungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. Übungen ermöglichen die Überprüfung des richtigen Verständnisses beim Lesen des Buches.
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Das PAC-Modell - Occam's Razor - Schwache Lerner und Boosting - Nichtlernbarkeit - Lernen aus verrauschten Beispielen - On-Line-Lernen - Aufgaben
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Das Buch gibt eine Einfuehrung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexitaetstheoretische Aspekte betont. Zunaechst wird die Frage geklaert, was ueberhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschliessend wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien fuer diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Darueber hinaus werden auch Verfahren fuer konkrete Aufgaben vorgestellt. Ausserdem werden Methoden praesentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Stoerungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. UEbungen ermoeglichen die UEberpruefung des richtigen Verstaendnisses beim Lesen des Buches. Das Buch gibt eine Einfuehrung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. Ausserdem werden Methoden praesentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Stoerungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Codice articolo 9783519029465
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Das Buch gibt eine Einführung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexitätstheoretische Aspekte betont. Zunächst wird die Frage geklärt, was überhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschließend wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien für diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Darüber hinaus werden auch Verfahren für konkrete Aufgaben vorgestellt. Außerdem werden Methoden präsentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Störungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. Übungen ermöglichen die Überprüfung des richtigen Verständnisses beim Lesen des Buches. 196 pp. Deutsch. Codice articolo 9783519029465
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