Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python

Langue : allemand

Edité par GRIN Verlag Feb 2020, 2020

3346091996 / 9783346091994

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.GRIN Publishing GmbH, Waltherstraße 23, 80337 München 48 pp. Deutsch.

N° de réf. du vendeur 9783346091994

Titre
Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python
Auteur
Michael Gehrmann
Éditeur
GRIN Verlag Feb 2020
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
allemand
ISBN à 10 chiffres
3346091996
ISBN à 13 chiffres
9783346091994
Poids de l'article
84 grammes
Dimensions
210x148x4 mm

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