Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme (PDF)
Systematische Einführung mit praxisorientierten Fallstudien
Trotz zahlreicher, auch industrieller Anwendungen ist der Entwurf von wissensbasierten Systemen oder Expertensystemen noch immer kein Routineprozeß. Dieses Buch zeigt, wie Techniken des maschinellen Lernens Entwicklung, Aufbau und Einsatz solcher Systeme...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme (PDF)“
Trotz zahlreicher, auch industrieller Anwendungen ist der Entwurf von wissensbasierten Systemen oder Expertensystemen noch immer kein Routineprozeß. Dieses Buch zeigt, wie Techniken des maschinellen Lernens Entwicklung, Aufbau und Einsatz solcher Systeme wesentlich unterstützen können. Über den bekannten "Flaschenhals" der Wissensakquisition hinausgehend werden insbesondere auch die Wartung und die Revision einer Wissensbasis behandelt.
Für jede dieser Phasen des Lebenszyklus einer Wissensbasis werden spezifische Verfahren des maschninellen Lernens beschrieben und an repräsentativen Beispielsystemen veranschaulicht. Dabei wird erstmals auch ein Verfahren zur automatischen Anpassung einer Wissensbasis an veränderte technologische Rahmenbedingungen des Anwendungsgebiets vorgestellt.
Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über den Stand der Technik und ein Methodenrepertoire zur direkten Anwendung. Es wendet sich damit an Wissenschaftler sowie an Entwickler wissensbasierter Systeme und Anwender maschineller Lernverfahren. Aufgrund seines systematischen Aufbaus ist es gleichermaßen auch als weiterführendes Lehrbuch geeignet.
Für jede dieser Phasen des Lebenszyklus einer Wissensbasis werden spezifische Verfahren des maschninellen Lernens beschrieben und an repräsentativen Beispielsystemen veranschaulicht. Dabei wird erstmals auch ein Verfahren zur automatischen Anpassung einer Wissensbasis an veränderte technologische Rahmenbedingungen des Anwendungsgebiets vorgestellt.
Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über den Stand der Technik und ein Methodenrepertoire zur direkten Anwendung. Es wendet sich damit an Wissenschaftler sowie an Entwickler wissensbasierter Systeme und Anwender maschineller Lernverfahren. Aufgrund seines systematischen Aufbaus ist es gleichermaßen auch als weiterführendes Lehrbuch geeignet.
Bibliographische Angaben
- Autor: Jürgen Herrmann
- 2013, 1997, 272 Seiten, Deutsch
- Verlag: Springer-Verlag GmbH
- ISBN-10: 3642604528
- ISBN-13: 9783642604522
- Erscheinungsdatum: 07.03.2013
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 37 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
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