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Algorithmisches Lernen

Deutsch · Taschenbuch

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Beschreibung

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Das Buch gibt eine Einführung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexitätstheoretische Aspekte betont. Zunächst wird die Frage geklärt, was überhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschließend wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien für diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Darüber hinaus werden auch Verfahren für konkrete Aufgaben vorgestellt. Außerdem werden Methoden präsentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Störungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. Übungen ermöglichen die Überprüfung des richtigen Verständnisses beim Lesen des Buches.

Inhaltsverzeichnis

Aus dem Inhalt:
Einleitung Das PAC-Modell Occam's Razor - Schwache Lerner und Boosting - Nichtlernbarkeit - Lernen aus verrauschten Beispielen - On-Line-Lernen - Aufgaben - Anhang A: Ungleichungen aus der Statistik Literaturverzeichnis - Index
Eine Liste mit Errata steht über diesen Link zur Verfügung stehen.

Zusammenfassung

Das Buch gibt eine Einführung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexitätstheoretische Aspekte betont. Zunächst wird die Frage geklärt, was überhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschließend wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien für diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Darüber hinaus werden auch Verfahren für konkrete Aufgaben vorgestellt. Außerdem werden Methoden präsentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Störungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. Übungen ermöglichen die Überprüfung des richtigen Verständnisses beim Lesen des Buches.

Produktdetails

Autoren Paul Fischer, Paul (Prof. Dr Fischer
Verlag Vieweg+Teubner
 
Sprache Deutsch
Produktform Taschenbuch
Erschienen 01.01.1999
 
EAN 9783519029465
ISBN 978-3-519-02946-5
Seiten 196
Abmessung 170 mm x 245 mm x 10 mm
Gewicht 320 g
Mitarbeit Paul Fischer
Illustration 14 SW-Abb.,
Serien Leitfäden der Informatik
Leitfäden der Informatik
XLeitfäden der Informatik
Themen Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik > Technik

Wissenschaft, Maschine, Informatik, Programmiersprache, A, Maschinelles Lernen, computer science, Engineering, general, Technology and Engineering, algorithmische Lerntheorie, Nichtlernbarkeit, Leitfäden der Informatik, algorithmisches Lernen, Occam's Razor, Lernen aus verrauschten Beispielen

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