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Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme

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Jürgen Herrmann

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Beschreibung net. Der Lebenszyklus einer Wissensbasis erweist sieh als geeignetes Gliede rungsprinzip, anhand des sen sich die Darstellung vorhandener und neuer Arbei ten strukturieren und in einen groBeren Kontext einordnen HiBt. Damit wird dem Leser ein Methodenrepertoire filr die verschiedenen Phasen des Lebenszyklus einer Wissensbasis zur Verfilgung gestellt. Jeder Phase ist ein eigenes Kapitel gewidmet, in dem der Stand der Technik im Bereich des maschinellen Lernens dargestellt wird. AuBerdem wird gezeigt, welche unterschiedlichen Anforderun gen an maschinelle Lernsysteme fOr die verschiedenen Phasen bestehen. Urn den ohnehin weit gesteckten thematischen Rahmen nicht zu sprengen, wer den schwerpunktmaBig Ansatze vorgestellt und diskutiert, die durch eine symbo lische Reprasentation und Verarbeitung von Wissen charakterisiert sind.


Trotz zahlreicher auch industrieller Anwendungen ist der Entwurf von wissensbasierten Systemen oder Expertensystemen noch immer kein Routineprozeß. Zur Künstlichen Intelligenz so der deutsche Begriff gehören neben dem Machine Learning Teilgebiete wie wissensbasierte ExpertenSysteme Mustererkennung Robotik die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Übersetzen. Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme Systematische Einführung mit praxisorientierten Fallstudien German Edition Deutsch Taschenbuch 19. information Tumors fertility. Maschinelles Lernen Kompetenzen Anwendungen und Forschungsbedarf. Spalten: drucken (c. ISBN 9783540613022. Usc Spieldesign-Ranking.


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Updated: 28.11.2021
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