| 书目名称 | Online Machine Learning | | 副标题 | Eine praxisorientier | | 编辑 | Thomas Bartz-Beielstein,Eva Bartz | | 视频video | | | 概述 | Zeigt die Vorteile von Online Machine Learning gegenüber Batch Machine Learning.Bietet Wissen und Einschätzungen von erfahrenen Experten.Mit Quelltext und Beispielen für die Anwendung in der Praxis | | 图书封面 |  | | 描述 | .Dieses Buch beschreibt Theorie und Anwendungen aus dem Bereich des Online Maschine Learnings (OML), wobei der Fokus auf Verfahren des überwachten Lernens liegt. Es werden Verfahren zur Drifterkennung und -behandlung beschrieben. Verfahren zur nachträglichen Aktualisierung der Modelle sowie Methoden zur Modellbewertung werden dargestellt. Besondere Anforderungen aus der amtlichen Statistik (unbalancierte Daten, Interpretierbarkeit, etc.) werden berücksichtigt. Aktuelle und mögliche Anwendungen werden aufgelistet. Ein Überblick über die verfügbaren 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 für Experten, Lehrbuch für Anfänger 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 für ihre Anwendung einsetzen, um abzuwägen, ob die Vorteile die Kosten aufwiegen.. | | 出版日期 | Book 2024Latest edition | | 关键词 | Python; Online Machine Learning; Data Science; Internet of Things; Datenstrom; Echtzeit; Machine Learning; | | 版次 | 2 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-658-46162-1 | | isbn_softcover | 978-3-658-46161-4 | | isbn_ebook | 978-3-658-46162-1 | | copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden Gmb |
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发表于 2025-3-21 19:30:50
