Hybride Optimierung fur Dimensionsreduktion : Unuberwachte Regression mit Gradientenabstieg und evolutionaren Algorithmen

Luckehe, Daniel

ISBN 10: 3658107375 / ISBN 13: 9783658107376

Editore: Springer Vieweg 2015-07, 2015

Riguardo questo articolo

Codice articolo 6666-IUK-9783658107376

Dati bibliografici

Titolo: Hybride Optimierung fur Dimensionsreduktion ...

Casa editrice: Springer Vieweg 2015-07

Data di pubblicazione: 2015

Legatura: PF

Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto:

In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff „Big Data“, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.

L'autore:

Daniel Lückehe hat nach seiner Ausbildung zum Fachinformatiker und seinem dualen Studium zum Bachelor of Engineering ein Masterstudium an der Universität Oldenburg absolviert. Aktuell arbeitet er an seiner Doktorarbeit im Promotionsprogramm „Systemintegration Erneuerbarer Energien“.