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

Michael Gehrmann

ISBN 10: 3346091996 / ISBN 13: 9783346091994

Published by GRIN Verlag Feb 2020, 2020

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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. 48 pp. Deutsch.

Seller Inventory # 9783346091994

Bibliographic Details

• Title: Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python
• Publisher: GRIN Verlag Feb 2020
• Publication Date: 2020
• Language: German
• ISBN 10: 3346091996
• ISBN 13: 9783346091994
• Binding: Taschenbuch
• Condition: Neu
• Dimensions: 210W x 148H x 4D millimeters 210 millimeters width by 148 millimeters height by 4 millimeters depth
• Weight: 84 grams

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Synopsis

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.