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Online Machine Learning

Eine praxisorientierte Einführung de

,

Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2024-07-22

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Louise Reader

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Description

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.
Pages
154 pages
Collection
n.c
Parution
2024-07-22
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658425043
EAN PDF
9783658425050
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
15
Taille du fichier
3973 Ko
Prix
26,61 €
EAN EPUB
9783658425050
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
15
Taille du fichier
14858 Ko
Prix
26,61 €

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