Paul Fischer

Algorithmisches Lernen

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

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.

---

Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.

Produktdetails

• Leitfäden der Informatik
• Verlag: Vieweg+Teubner
• 1999
• Seitenzahl: 208
• Erscheinungstermin: 16. März 2000
• Deutsch
• Abmessung: 244mm x 170mm x 12mm
• Gewicht: 320g
• ISBN-13: 9783519029465
• ISBN-10: 3519029464
• Artikelnr.: 08613277

Inhaltsangabe

Aus dem Inhalt: Einleitung Das PAC-Modell Occam's Razor - Schwache Lerner und Boosting - Nichtlernbarkeit - Lernen aus verrauschten Beispielen - On-Line-Lernen - Aufgaben - Anhang A: Ungleichungen aus der Statistik Literaturverzeichnis - Index Eine Liste mit Errata steht über diesen Link zur Verfügung stehen.