MASCHINELLES LERNEN. ÜBERWACHTES LERNEN MIT IBM SPSS MODELER (German Edition)

Das Ziel des überwachten maschinellen Lernens ist es, ein Modell zu erstellen, das evidenzbasierte Vorhersagen unter Berücksichtigung von Unsicherheiten trifft. Ein überwachter Lernalgorithmus nimmt einen bekannten Satz von Eingabedaten und bekannte Reaktionen auf die Daten (Ausgabe) und trainiert ein Modell, um vernünftige Vorhersagen für die Reaktion auf neue Daten zu erstellen. Beim überwachten Lernen werden Klassifizierungs- und Regressionsverfahren eingesetzt, um Vorhersagemodelle zu entwickeln. In diesem Buch werden Techniken des überwachten Lernens und des maschinellen Lernens entwickelt und mit vollständigen Beispielen illustriert, die mit der entsprechenden Software gelöst werden. Zum Einsatz kommt die IBM SPSS Modeler-Plattform, die sich ideal für die Arbeit mit visuellen Tools in allen Facetten des maschinellen Lernens eignet. Read more