Online Machine Learning (eBook)

Eine praxisorientierte Einführung
eBook Download: PDF
2024 | 2. Auflage
XIII, 167 Seiten
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-46162-1 (ISBN)

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Online Machine Learning -
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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.

Erscheint lt. Verlag 19.9.2024
Zusatzinfo XIII, 167 S. 51 Abb., 40 Abb. in Farbe.
Sprache deutsch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Schlagworte Data Science • Datenstrom • Echtzeit • Hyperparameter Tuning • internet of things • IOT • machine learning • Online machine learning • Python
ISBN-10 3-658-46162-4 / 3658461624
ISBN-13 978-3-658-46162-1 / 9783658461621
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