Blick ins Buch

Online Machine Learning (eBook)

Eine praxisorientierte Einführung

Thomas Bartz-Beielstein, Eva Bartz (Herausgeber)

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2024 | 2024
XV, 154 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-42505-0 (ISBN)

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Ebook-Leseprobe (PDF)

Dieses Buch beschreibt Theorie und Anwendungen aus dem Bereich des Online Maschine Learnings (OML), wobei der Fokus auf Verfahren des überwachten Lernens liegt. Es werden Verfahren zur Drifterkennung und -behandlung beschrieben. Verfahren zur nachträglichen Aktualisierung der Modelle sowie Methoden zur Modellbewertung werden dargestellt. Besondere Anforderungen aus der amtlichen Statistik (unbalancierte Daten, Interpretierbarkeit, etc.) werden berücksichtigt. Aktuelle und mögliche Anwendungen werden aufgelistet. Ein Überblick über die verfügbaren Software-Tools wird gegeben. Anhand von zwei Studien ('simulierten Anwendungen') werden Vor- und Nachteile des OML-Einsatz in der Praxis experimentell analysiert.

Erscheint lt. Verlag	23.8.2024
Zusatzinfo	XV, 154 S. 52 Abb., 40 Abb. in Farbe.
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
Schlagworte	Data Science • Datenstrom • Echtzeit • internet of things • IOT • machine learning • OML • Python
ISBN-10	3-658-42505-9 / 3658425059
ISBN-13	978-3-658-42505-0 / 9783658425050

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