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Grundlagen der Algorithmen des maschinellen Lernens

Mrs M G Chitra, Dr Ramya Govindaraj (Autoren)

Buch | Softcover

64 Seiten

2024
Verlag Unser Wissen
9786207532063 (ISBN)

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Beim maschinellen Lernen werden Modelle und Algorithmen entwickelt, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Urteile treffen können, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Beim maschinellen Lernen wird eine breite Palette wichtiger Algorithmen und Techniken eingesetzt. Eine Liste der Algorithmen des maschinellen Lernens ist unten aufgeführt: Support Vector Machine Algorithmus, Entscheidungsbaum-Klassifizierungsalgorithmus, Random Forest Algorithmus, Logistischer Regressionsalgorithmus, Linearer Regressionsalgorithmus, K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithmus, Naïve Bayes Klassifizierungsalgorithmus, K-Means Clustering Algorithmus, XG-Boost Algorithmus. Diese Algorithmen werden in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. in der Robotik, im Marketing, im Gesundheitswesen und im Finanzwesen, und sie bilden die Grundlage des maschinellen Lernens. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Art des Problems, den Merkmalen der Daten und der verfügbaren Rechnerkapazität ab.

Frau M.G.CHITRA erhielt ihren M.Phil.-Abschluss in Informatik im Jahr 2011 vom Auxilium College of Arts and Science for Women's, Vellore, Tamil Nadu, Indien. Sie hat 10 Jahre Lehrerfahrung. Sie hat mehr als 5 nationale und internationale Konferenzen und Fachzeitschriften veröffentlicht und ein Patent angemeldet. Derzeit promoviert sie an der VIT-Universität.

Erscheinungsdatum	23.05.2024
Sprache	deutsch
Maße	152 x 229 mm
Gewicht	108 g
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke
Schlagworte	Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen • Deep learning • Entscheidungsbaum-Algorithmus • Entscheidungsbaum-Klassifizierungsalgorithmus • K-means Clustering Algorithmus • K-Nearest Neighbor Algorithmus • Künstliche Intelligenz • Lineare Regression Algorithmus • Logistische Regression Algorithmus • Maschinelles Lernen • Naive Bayes Classifier Algorithmus • Random Forest Algorithmus • Support Vector Machine Algorithmus • XG Boost Algorithmus
ISBN-13	9786207532063 / 9786207532063
Zustand	Neuware