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Online Machine Learning
Eine praxisorientierte Einführung
ISBN/EAN: 9783658425043
Umbreit-Nr.: 228410
Sprache:
Deutsch
Umfang: xv, 155 S., 13 s/w Illustr., 40 farbige Illustr.,
Format in cm:
Einband:
kartoniertes Buch
Erscheint am 26.11.2024
Auflage: 1/2024
- Zusatztext
- 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. Notes for the information text:1. Erster systematischer Vergleich von OML und BML hinsichtlich Performanz, Zeit- und Speicherbedarf2. Gute Einführung, umfassend, mit Softwarepaketen3. Erfahrungen aus der Praxis (Top-Experten)4. OML als Green-IT Vorgehen (Ressourcenschonung),Tiny-ML, sehr geringer Zeit-, Speicherbedarf im Vergleich zu BML (DeepLearning)5. Erläuterung, wie OML angepasst werden kann (Hyperparameter-Tuning)6. Zeigt, was mit OML möglich ist und erlaubt Einschätzung, ob Einsatz sinnvoll ist
- Kurztext
- Zeigt die Vorteile von Online Machine Learning gegenüber Batch Machine LearningBietet Wissen und Einschätzungen von erfahrenen ExpertenMit Quelltext und Beispielen für die Anwendung in der Praxis
- Autorenportrait
- Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein ist ein Experte für KI mit über 30 Jahren Erfahrung. Als Professor für Angewandte Mathematik an der TH Köln und Leiter des Instituts für Data Science, Engineering und Analytics (IDE+A) hat er sich auf die Forschung in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Simulation und Optimierung spezialisiert. Seine Arbeit umfasst eine Vielzahl von Themen aus der angewandten Mathematik und Statistik, Versuchsplanung, simulationsbasierter Optimierung und Anwendungen in Bereichen wie Wasserwirtschaft, Aufzugssteuerung und Maschinenbau. Eva Bartz ist auf KI und Datenschutz spezialisierte Juristin. Seit 2014 führt sie die angesehene Unternehmensberatung Bartz & Bartz GmbH. Diese bietet KI-basierte Lösungen für die Praxis in industriellen Anwendungen an. Die herausragende Arbeit der Unternehmensberatung führte zur Erstellung einer Expertise für das Statistische Bundesamt, aus der schließlich dieses wegweisende Buch entstand.