Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
  • Produktbild: Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme
  • Produktbild: Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme

Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme Systematische Einführung mit praxisorientierten Fallstudien

54,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.09.1997

Abbildungen

VII, 272 S. 23 Abb.

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

272

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,6 cm

Gewicht

435 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-61302-2

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.09.1997

Abbildungen

VII, 272 S. 23 Abb.

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

272

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,6 cm

Gewicht

435 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-61302-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten dafür eine Thalia Geschenkkarte.

Jetzt verkaufen
Jetzt verkaufen

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

Weitere Artikel finden Sie in
  • Produktbild: Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme
  • Produktbild: Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme
  • 1 Einleitung.- 2 Lebenszyklus einer Wissensbasis.- 2.1 Lebenszyklusmodelle für konventionelle Software-Systeme.- 2.2 Herkömmliche Lebenszyklusmodelle für wissensbasierte Systeme.- 2.3 Neue Phaseneinteilung für den Lebenszyklus einer Wissensbasis.- 2.4 Bedeutung der Wissensbasispflege.- 3 Maschinelles Lernen.- 3.1 Zum Begriff des maschinellen Lernens.- 3.2 Klassifikation maschineller Lernsysteme.- 3.3 Multistrategiesysteme.- 4 Wissensmodellierung.- 4.1 Wissensmodellierung für wissensbasierte Systeme.- 4.2 Wissensmodellierung für maschinelle Lernsysteme.- 4.3 Kooperative Wissensmodellierung mit dem Lernsystem MOBAL.- 4.4 Verfeinerung der Modellierung durch das Lernen neuer Deskriptoren.- 4.5 Automatische syntaktische Anpassung der Repräsentationssprachklasse.- 5 Wissensbasisinitialisierung.- 5.1 Wissensbasisinitialisierung als Phase.- 5.2 Lernen von Entscheidungsbäumen mit ID3.- 5.3 Lernen einer Menge von Hornklauseln mit FOIL.- 5.4 Bewertung des Einsatzes von maschinellem Lernen.- 6 Wissensbasiseinsatz.- 6.1 Wissensbasiseinsatz und integrierte Lernarchitekturen.- 6.2 Verschiedene Möglichkeiten der Integration von Lernen und Problemlösen.- 6.3 Entwurf und Repräsentation integrierter Lernarchitekturen.- 7 Wissensbasiserweiterung.- 7.1 Wissensbasiserweiterung als Phase.- 7.2 Maschinelle Lernsysteme zur Erweiterung einer Wissensbasis.- 7.3 Generieren und Testen von Regeln zur Erweiterung einer unvollständigen Theorie.- 7.4 LEDA: Induktives Lernen von Makrooperatoren.- 7.5 Erklärungsbasiertes Lernen.- 7.6 Fallbasiertes Lernen.- 7.7 Entdeckungslernen in Datenbanken.- 7.8 Schlußbemerkungen.- 8 Wissensbasismodifikation.- 8.1 Wissensbasismodifikation als Phase.- 8.2 Verifikation und Validierung von Wissensbasen.- 8.3 Beseitigung von Fehlern, Inkonsistenzen und vonUnvollständigkeit.- 8.4 Restrukturierung einer Wissensbasis zur Verbesserung der Verständlichkeit.- 8.5 Verbesserung der Problemlösungsgeschwindigkeit.- 8.6 Optimierung einer Wissensbasis zur Qualitätsverbesserung der Ergebnisse.- 8.7 Abschließende Bemerkungen.- 9 Globale Adaptierung der Wissensbasis.- 9.1 Globale Adaptierung als Phase.- 9.2 Anforderungen an ein maschinelles Lernsystem für die globale Adaptierung.- 10 Multistrategiesysteme zur Unterstützung verschiedener Lebenszyklusphasen.- 10.1 Verwandte Arbeiten zum Multistrategielernen.- 10.2 COSIMA: Unterstützung verschiedener Lebenszyklusphasen für die Anwendung „komplexes Entwerfen“.- 10.3 LIMES: Umfassende Unterstützung des Lebenszyklus einer Wissensbasis.- 11 Zusammenfassung und Ausblick.- Anhang 1: Logische Terminologie.- Anhang 2: Optimierungsprozeß zu einem Fuzzy-Controller für das invertierte Pendel.- Literatur.