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Algorithmisches Lernen (Leitfäden der Informatik)
 
 
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Algorithmisches Lernen (Leitfäden der Informatik) [Taschenbuch]

Paul Fischer (Autor)
4.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 194 Seiten
  • Verlag: Teubner Verlag; Auflage: 2000 (16. März 2000)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 3519029464
  • ISBN-13: 978-3519029465
  • Größe und/oder Gewicht: 22,6 x 16,2 x 1,4 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 3.187.204 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

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Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

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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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Von CJ
Es hat den Anschein dass dieses Werk kaum mehr existiert.
Obwohl es ein sinnvolles Lehr-, Lern- und Nachschlage-Werk für Studenten und Absolventen der Informatik im Bereich der KI ist.

Es bietet eine Einführung in die Lerntheorie stellt Probleme und deren Lösung dar. (Gutes lernen trotz ungenügender Daten)

Das Buch spricht Grafisch eher weniger an, bietet dafür aber den mathematischen Einblick in die Probleme und deren Lösung.

Die Algorithmen sind natürlich in Pseudocode verfasst.

Fazit:
Wer es wie ich so günstig erwerben kann sollte das tun.
Ich könnte es mir auch als Teil eines Größeren Werkes vorstellen.

Behandelt:
probably approximately correct learning (PAC learning)
Ockhams Rasiermesser
Boosting schwacher Lerner
Nichtlernbarkeit
On-Line-Lernen
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