Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Deutsch
18,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
08.01.2020
Verlag
GRINSeitenzahl
43 (Printausgabe)
Dateigröße
1661 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346091987
Projektarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,7, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: "Computers are able to see, hear and learn. Welcome to the future." (Dave Waters)
Ein Blick durch große Tageszeitungen zeigt, dass das Thema Machine Learning (ML) - häufig unter dem populären Schlagwort Künstliche Intelligenz" - den Sprung von der Fachwelt in die Allgemeinsprache bewältigt hat. Dabei werden viele Anwendungen genannt, prominent das autonome Fahren oder die Gesichtserkennung. Mit ML ausgerüstete Lautsprecher werden als intelligente Assistenten zunehmend Teil des Alltags. Bei der Beschreibung spektakulärer Einsätze wird gern übersehen, dass an anderer Stelle Machine Learning unsere Aktivitäten im Alltag beeinflusst, vielleicht sogar steuert. Empfehlungssysteme, d.h. Algorithmen-gesteuerte technische Verfahrensweisen, die dem Nutzer nach verschiedenen Kriterien Vorschläge für seine Wahl von Produkten und Dienstleistungen unterbreiten, sind in viele Teile der Online-Wirtschaft vorgedrungen und werden mehr und mehr zur Basis der anschließenden (Kauf-)Entscheidung. Die große Bedeutung dieses Themas wird auch durch zahlreiche Konferenzen und Workshops belegt. Diese Arbeit untersucht die Grundlagen dieser Systeme und ihre Anwendungen.
Ein Blick durch große Tageszeitungen zeigt, dass das Thema Machine Learning (ML) - häufig unter dem populären Schlagwort Künstliche Intelligenz" - den Sprung von der Fachwelt in die Allgemeinsprache bewältigt hat. Dabei werden viele Anwendungen genannt, prominent das autonome Fahren oder die Gesichtserkennung. Mit ML ausgerüstete Lautsprecher werden als intelligente Assistenten zunehmend Teil des Alltags. Bei der Beschreibung spektakulärer Einsätze wird gern übersehen, dass an anderer Stelle Machine Learning unsere Aktivitäten im Alltag beeinflusst, vielleicht sogar steuert. Empfehlungssysteme, d.h. Algorithmen-gesteuerte technische Verfahrensweisen, die dem Nutzer nach verschiedenen Kriterien Vorschläge für seine Wahl von Produkten und Dienstleistungen unterbreiten, sind in viele Teile der Online-Wirtschaft vorgedrungen und werden mehr und mehr zur Basis der anschließenden (Kauf-)Entscheidung. Die große Bedeutung dieses Themas wird auch durch zahlreiche Konferenzen und Workshops belegt. Diese Arbeit untersucht die Grundlagen dieser Systeme und ihre Anwendungen.
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