PAC-Lernen zur Insolvenzerkennung und Hotspot-Identifikation Anwendung statistischer Modelle des algorithmischen Lernens auf betriebswirtschaftliche und bioinformatische Probleme der Praxis
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- Deutsch ausgewählt
79,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
08.12.2008
Verlag
Südwestdeutscher Verlag für HochschulschriftenSeitenzahl
164
Maße (L/B/H)
22/15/1,1 cm
Gewicht
262 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-8381-0221-4
nicht nur in der Bioinformatik als sehr effektiv,
sondern auch in anderen Bereichen, vor allem wegen
ihrer Universalität. Ein weiteres Modell im Bereich
des maschinellen Lernens ist das Konzept-Lernen (hier
PAC-Lernen). Der Autor entwickelt und analysiert
eine für die Praxis relevante Konzeptklasse und die
dafür notwendigen Lernalgorithmen. Das PAC-Lernen
wird in zwei verschiedenen Anwendungsbereichen, zum
einen in der Betriebswirtschaft, zur
Insolvenzvorhersage und zum anderen in der
Bioinformatik, zur Erkennung von Hotspots in Protein-
Protein-Wechselwirkungen, validiert. Bei der
Insolvenzvorhersage wird versucht, eine
Aussage über eine bevorstehende Insolvenz eines
deutschen Unternehmens zu treffen. Die Ergebnisse des
PAC-Lernens werden anschließend mit bewährten
Verfahren zur Insolvenzvorhersage verglichen.
Bei der Hotspot-Identifikation in
Protein-Protein-Wechselwirkungen wird versucht,
Aminosäuren, die in Interfaces (Bindestellen)
lokalisiert sind, zu charakterisieren. Durch dieses
Vorgehen werden zwei unterschiedliche
Anwendungsbereiche über dieselbe Methode (PAC-Lernen)
miteinander verknüpft.
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