Das Buch gibt eine Einf�hrung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexit�tstheoretische Aspekte betont. Zun�chst wird die Frage gekl�rt, was �berhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschlie�end wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien f�r ...
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Das Buch gibt eine Einf�hrung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexit�tstheoretische Aspekte betont. Zun�chst wird die Frage gekl�rt, was �berhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschlie�end wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien f�r diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Dar�ber hinaus werden auch Verfahren f�r konkrete Aufgaben vorgestellt. Au�erdem werden Methoden pr�sentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und St�rungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. �bungen erm�glichen die �berpr�fung des richtigen Verst�ndnisses beim Lesen des Buches.
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New. Text in German. Trade paperback (US). Glued binding. 196 p. Contains: Illustrations, black & white. Xleitfäden Der Informatik. Language: german-In Stock. 100% Money Back Guarantee. Brand New, Perfect Condition, allow 4-14 business days for standard shipping. To Alaska, Hawaii, U.S. protectorate, P.O. box, and APO/FPO addresses allow 4-28 business days for Standard shipping. No expedited shipping. All orders placed with expedited shipping will be cancelled. Over 3, 000, 000 happy customers.
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