Online Machine Learning: Eine Praxisorientierte Einführung [German]

Dieses Buch beschreibt Theorie und Anwendungen aus dem Bereich des Online Maschine Learnings (OML), wobei der Fokus auf Verfahren des berwachten Lernens liegt. Es werden Verfahren zur Drifterkennung und -behandlung beschrieben. Verfahren zur nachtr glichen Aktualisierung der Modelle sowie Methoden zur Modellbewertung werden dargestellt. Besondere Anforderungen aus der amtlichen Statistik (unbalancierte Daten, Interpretierbarkeit, etc.) werden ber cksichtigt. Aktuelle und m gliche Anwendungen werden aufgelistet. Ein berblick ber die verf gbaren Software-Tools wird gegeben. Anhand von zwei Studien ("simulierten Anwendungen") werden Vor- und Nachteile des OML-Einsatz in der Praxis experimentell analysiert.
Das Buch eignet sich als Handbuch f r Experten, Lehrbuch f r Anf nger und wissenschaftliche Publikation, da es den neuesten Stand der Forschung wiedergibt. Es kann auch als OML-Consulting dienen, indem Entscheider und Praktiker OML anpassen und f r ihre Anwendung einsetzen, um abzuw gen, ob die Vorteile die Kosten aufwiegen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3658461616
• ISBN13: 9783658461614
• Release Date: September 2024
• Publisher: Springer Vieweg
• Length: 167 Pages