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Beschreibung
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. Das Buch eignet sich als Handbuch für Experten, Lehrbuch für Anfänger und wissenschaftliche Publikation, da es den neuesten Stand der Forschung wiedergibt. Es kann auch als OML-Consulting dienen, indem Entscheider und Praktiker OML anpassen und für ihre Anwendung einsetzen, um abzuwägen, ob die Vorteile die Kosten aufwiegen. 34,99 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
25.09.2024
Sprache
Deutsch
EAN
9783658461614
Herausgeber
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
167
Auflage
2
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Eine praxisorientierte Einführung
Schlagwörter
Python, Online Machine Learning, Internet of Things, Datenstrom, Echtzeit, Hyperparameter Tuning, IoT
Thema-Inhalt
UYQM - Maschinelles Lernen
UYQ - Künstliche Intelligenz
UN - Datenbanken
Höhe
240 mm
Breite
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Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer Vieweg, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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