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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? - Martin Constam
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Martin Constam:
Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? - Taschenbuch

2011, ISBN: 3639340140

ID: 9745888289

[EAN: 9783639340143], Neubuch, [PU: VDM Verlag Mrz 2011], Neuware - Inkrementelle Lernalgorithmen ziehen die Information für den Aufbau eines Voraussagemodells aus einem Datenstrom. Sie basieren auf der impliziten Annahme, dass sich das den Daten zugrundeliegende Modell nicht ändert. Dies ist jedoch in vielen Anwendungen nicht gegeben, was als Concept Drift Verhalten bezeichnet wird. Dies hat zur Folge, dass das Voraussagemodell angepasst werden muss. Im vorliegenden Buch wird ein neuer Lösungsansatz für dieses Problems erarbeitet. Als Erstes werden synthetische Datensätze definiert, welche die Möglichkeit bieten, gezielt Concept Drifts zu simulieren. Anschliessend werden Benchmarks erstellt, welche die optimale Lösung für das Problem darstellen. Zusätzlich führen wir ein Entropiemass ein, welches Concept Drifts abbilden kann. Es wird untersucht, ob es eine Korrelation zwischen dem Entropiemass und dem Benchmark gibt. Abschliessend wird gezeigt, wie ein Algorithmus anhand dieser Korrelation dynamisch auf Concept Drifts reagieren kann. 108 pp. Deutsch

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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? - Taschenbuch

2011, ISBN: 3639340140

ID: 9745972267

[EAN: 9783639340143], Neubuch, [PU: VDM Verlag Mrz 2011], Neuware - Inkrementelle Lernalgorithmen ziehen die Information für den Aufbau eines Voraussagemodells aus einem Datenstrom. Sie basieren auf der impliziten Annahme, dass sich das den Daten zugrundeliegende Modell nicht ändert. Dies ist jedoch in vielen Anwendungen nicht gegeben, was als Concept Drift Verhalten bezeichnet wird. Dies hat zur Folge, dass das Voraussagemodell angepasst werden muss. Im vorliegenden Buch wird ein neuer Lösungsansatz für dieses Problems erarbeitet. Als Erstes werden synthetische Datensätze definiert, welche die Möglichkeit bieten, gezielt Concept Drifts zu simulieren. Anschliessend werden Benchmarks erstellt, welche die optimale Lösung für das Problem darstellen. Zusätzlich führen wir ein Entropiemass ein, welches Concept Drifts abbilden kann. Es wird untersucht, ob es eine Korrelation zwischen dem Entropiemass und dem Benchmark gibt. Abschliessend wird gezeigt, wie ein Algorithmus anhand dieser Korrelation dynamisch auf Concept Drifts reagieren kann. 108 pp. Deutsch

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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? - Taschenbuch

ISBN: 9783639340143

Paperback, [PU: VDM Verlag], Inkrementelle Lernalgorithmen ziehen die Information für den Aufbau eines Voraussagemodells aus einem Datenstrom. Sie basieren auf der impliziten Annahme, dass sich das den Daten zugrundeliegende Modell nicht ändert. Dies ist jedoch in vielen Anwendungen nicht gegeben, was als Concept Drift Verhalten bezeichnet wird. Dies hat zur Folge, dass das Voraussagemodell angepasst werden muss. Im vorliegenden Buch wird ein neuer Lösungsansatz für dieses Problems erarbeitet. Als Erstes werden synthetische Datensätze definiert, welche die Möglichkeit bieten, gezielt Concept Drifts zu simulieren. Anschliessend werden Benchmarks erstellt, welche die optimale Lösung für das Problem darstellen. Zusätzlich führen wir ein Entropiemass ein, welches Concept Drifts abbilden kann. Es wird untersucht, ob es eine Korrelation zwischen dem Entropiemass und dem Benchmark gibt. Abschliessend wird gezeigt, wie ein Algorithmus anhand dieser Korrelation dynamisch auf Concept Drifts reagieren kann.

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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells?: Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts - Martin Constam
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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells?: Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts - Taschenbuch

2011, ISBN: 3639340140

Paperback, [EAN: 9783639340143], VDM Verlag Dr. Müller, VDM Verlag Dr. Müller, Book, [PU: VDM Verlag Dr. Müller], 2011-03-14, VDM Verlag Dr. Müller, 71, Computing & Internet, 269189, Certification, 269265, Computer Science, 269899, Databases, 14288081, Digital Lifestyle, 14288151, Digital Music, 13731411, Digital Photography, 14263921, Digital Video, 269655, Hardware, 10781841, Mac OS, 269602, Microsoft Windows, 269520, Networking & Security, 403958, New to Computing, 408230, PC & Video Games, 14224461, Professionals, 269678, Programming, 269870, Software & Graphics, 269623, UNIX & Linux, 269406, Web Development, 1025612, Subjects, 266239, Books

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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? als Buch von Martin Constam - gebunden oder broschiert

ISBN: 9783639340143

ID: 666859303

Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells?:Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts Martin Constam Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells?:Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts Martin Constam Bücher > Ratgeber > Computer & Internet, VDM Verlag

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Details zum Buch
Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells?: Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts (German Edition)

Inkrementelle Lernalgorithmen ziehen die Information für den Aufbau eines Voraussagemodells aus einem Datenstrom. Sie basieren auf der impliziten Annahme, dass sich das den Daten zugrundeliegende Modell nicht ändert. Dies ist jedoch in vielen Anwendungen nicht gegeben, was als Concept Drift Verhalten bezeichnet wird. Dies hat zur Folge, dass das Voraussagemodell angepasst werden muss. Im vorliegenden Buch wird ein neuer Lösungsansatz für dieses Problems erarbeitet. Als Erstes werden synthetische Datensätze definiert, welche die Möglichkeit bieten, gezielt Concept Drifts zu simulieren. Anschliessend werden Benchmarks erstellt, welche die optimale Lösung für das Problem darstellen. Zusätzlich führen wir ein Entropiemass ein, welches Concept Drifts abbilden kann. Es wird untersucht, ob es eine Korrelation zwischen dem Entropiemass und dem Benchmark gibt. Abschliessend wird gezeigt, wie ein Algorithmus anhand dieser Korrelation dynamisch auf Concept Drifts reagieren kann.

Detailangaben zum Buch - Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells?: Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts (German Edition)


EAN (ISBN-13): 9783639340143
ISBN (ISBN-10): 3639340140
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 20110314
Herausgeber: VDM Verlag
108 Seiten
Gewicht: 0,180 kg
Sprache: deu

Buch in der Datenbank seit 19.09.2011 15:27:06
Buch zuletzt gefunden am 30.04.2017 14:49:04
ISBN/EAN: 3639340140

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-639-34014-0, 978-3-639-34014-3


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