Titlebook: Informationsgesteuertes maschinelles Lernen; Data Science als Ing Gerald Friedland Textbook 2024 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en)

伦理学

容易懂得

Datenerfassung und -vorbereitung,nschaftlichen Prozess zusammenhängen. Viele dieser Überlegungen (mit Ausnahme der Datenerfassung und -annotation) und Transformationen sind im traditionellen, manuellen wissenschaftlichen Prozess nicht notwendig, da das menschliche Gehirn viele der in diesem Kapitel diskutierten Probleme leicht abst

Conclave

Messung der Datenausreichung, wie mehr Daten“ (Pieraccini (Es gibt keine Daten wie mehr Daten, . ‚The Voice in the Machine: Building Computers That Understand Speech‘, The MIT Press, 2012)). Tatsächlich ist die Erhöhung der Stichprobengröße definitiv eine garantierte Möglichkeit, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, ein gutes Mod

oxidant

Betrieb von Modellen (MLOps),e Learning-Modellen in die Produktion zu optimieren und diese dann zu warten und zu überwachen. Der Name leitet sich von . ab (was für Entwicklungsbetrieb steht) und ist der Prozess des Testens und Freigebens von Software für die Produktion.

Irksome

,Erklärbarkeit,nschen ermöglicht, die Entscheidungen und Vorhersagen des Modells zu verstehen (Gilpin et al. (Erklärungen erklären: Ein Überblick über die Interpretierbarkeit des maschinellen Lernens, . S. 80–89, 2018)). Es steht im Gegensatz zum „Black-Box“-Konzept im maschinellen Lernen (siehe Kap. . wo selbst s

blackout

flutter

,Der Fluch des Trainings und der Segen der hohen Dimensionalität,matisiert. Die größte Herausforderung für das in diesem Buch und vielen anderen Theorien Vorgestellte ist die durch das Training eingeführte Unsicherheit. Die Tatsache, dass das Training nicht garantiert auf ein globales Minimum konvergiert, lässt uns Ingenieursgenauigkeit durch eine verschwommene L

Implicit

Maschinelles Lernen und Gesellschaft,, Finanzen und Verkehr. Die schnelle Übernahme dieser Technologien hat jedoch auch zu gemischten gesellschaftlichen Reaktionen geführt, wobei einige Menschen sie als Schlüssel zu einer besseren Zukunft begrüßen, während andere Bedenken hinsichtlich ihrer potenziellen negativen Auswirkungen äußern (B

让步

规范要多