Algorithmisches Lernen | Buch | 978-3-519-02946-5 | sack.de

Buch, Deutsch, 196 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 369 g

Reihe: XLeitfäden der Informatik

Algorithmisches Lernen


1999
ISBN: 978-3-519-02946-5
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag

Buch, Deutsch, 196 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 369 g

Reihe: XLeitfäden der Informatik

ISBN: 978-3-519-02946-5
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag

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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Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

Das PAC-Modell - Occam's Razor - Schwache Lerner und Boosting - Nichtlernbarkeit - Lernen aus verrauschten Beispielen - On-Line-Lernen - Aufgaben

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