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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? - nouveau livre

ISBN: 9783639340143

ID: 03b6c9e355211f17261cea93bc5ff9f7

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. Bücher / Naturwissenschaften, Medizin, Informatik & Technik / Informatik & EDV / Informatik, [PU: VDM Verlag Dr. Müller, Saarbrücken]

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Nr. 57cac73d9563510946d707e5 Frais d'envoiVersandkosten: 0.0 EUR, Lieferzeit: 6 Tage, DE. (EUR 0.00)
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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? - Livres de poche

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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Agrios-Buch, Bergisch Gladbach, Germany [57449362] [Rating: 5 (von 5)]
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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? - Martin Constam
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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? - Livres de poche

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

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 - Martin Constam
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Martin Constam:
Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? als Buch von Martin Constam - edition reliée, livre de poche

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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No. 14728569 Frais d'envoi, , DE (EUR 0.00)
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Détails sur le livre
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.

Informations détaillées sur le livre - 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
Version reliée
Livre de poche
Date de parution: 20110314
Editeur: VDM Verlag
108 Pages
Poids: 0,180 kg
Langue: deu

Livre dans la base de données depuis 19.09.2011 15:27:06
Livre trouvé récemment le 20.09.2017 21:36:40
ISBN/EAN: 3639340140

ISBN - Autres types d'écriture:
3-639-34014-0, 978-3-639-34014-3


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