Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Die Dissertation befasst sich mit der Fragestellung, wie Daten aus sozialen Medien erhoben, vorverarbeitet und vorbereitet werden müssen, um diese zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen zu nutzen und somit Empörungswellen frühzeitig zu erkennen. Empörungswellen (ugs. Shitstorms) stellen Situationen dar, die im Unternehmenskontext Krisen auslösen können, bei denen spontan, aber zeitlich begrenzt eine überdurchschnittlich hohe Anzahl negativer, medialer Beiträge gegenüber einem Betroffenen verfasst werden. Für das Vorhaben werden Twitterdaten vergangener Empörungswellen erhoben und hieraus Empörungswellenmerkmale für das Training maschineller Lernmodelle abgeleitet. Die Modelle werden anschließend in einem Softwareartefakt genutzt, um einerseits Empörungswellen IT gestützt zu erkennen und involvierte Unternehmen sowie Agenturen zu warnen und um andererseits die zugrunde liegenden Daten für Experten sozialer Medien inhaltlich interpretierbar aufzubereiten. Schlussendlich werden Experteninterviews zur Eignung und zum Nutzen des Artefakts durchgeführt und Designprinzipien für das Erkennen von und Warnen vor Empörungswellen sowie zum Aufbereiten der zugrunde liegenden Daten abgeleitet, um die Ergebnisse für soziale Medien, die auf Beiträgen in Textform basieren, zu verallgemeinern
Aktualisiert: 2023-01-01
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Steigende Energiekosten machen den Energieverbrauch von Werkzeugmaschinen zu einem Wettbewerbsfaktor für produzierende Unternehmen und für Hersteller von Werkzeugmaschinen. Da die Energieeffizienz einer Maschine in der Auslegungsphase determiniert wird, müssen Lösungen bereitgestellt werden, um den Energieverbrauch von Werkzeugmaschinen in dieser Phase zu prognostizieren und in dessen Folge reduzieren zu können. Hierzu wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Methode entwickelt, die auf den folgenden Aspekten aufbaut:
- Nutzung empirischer Verbrauchsdaten aus bestehenden Produktionsmaschinen.
- Verwendung maschineller Lernverfahren, wie der Support Vector Machine.
- Praktikabilität und zielgerichtete Informationsdarstellung.
Aktualisiert: 2020-01-01
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Das Buch bietet nicht nur einen guten Überblick zu den in der Fertigung und Logistik anwendbaren Data Mining Algorithmen, sondern liefert auch konkrete Use Cases, die mit diesen Algorithmen erfolgreich umgesetzt werden können.
Aktualisiert: 2020-01-01
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Aktualisiert: 2023-04-02
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Steigende Energiekosten machen den Energieverbrauch von Werkzeugmaschinen zu einem Wettbewerbsfaktor für produzierende Unternehmen und für Hersteller von Werkzeugmaschinen. Da die Energieeffizienz einer Maschine in der Auslegungsphase determiniert wird, müssen Lösungen bereitgestellt werden, um den Energieverbrauch von Werkzeugmaschinen in dieser Phase zu prognostizieren und in dessen Folge reduzieren zu können. Hierzu wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Methode entwickelt, die auf den folgenden Aspekten aufbaut:
- Nutzung empirischer Verbrauchsdaten aus bestehenden Produktionsmaschinen.
- Verwendung maschineller Lernverfahren, wie der Support Vector Machine.
- Praktikabilität und zielgerichtete Informationsdarstellung.
Aktualisiert: 2019-11-07
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Mit dem steigenden Bedarf nach einer Prozessautomatisierung im Störungsfall werden Lösungen für eine schnelle und zuverlässige Fehlereingrenzung in den Stromverteilnetzen benötigt. Eine Analyse der durch den Fehler verursachten elektromagnetischen Wanderwellen ermöglicht eine präzise Ortung von Leitungsfehlern. Dies funktioniert auch mit nur einem einzelnen Messpunkt, indem die Reflexionen der Wellen im Netz ausgenutzt werden. Eine Änderung des Schaltzustandes im Netz wirkt sich jedoch unmittelbar auf die Wellenausbreitung und somit auf das gemessene Reflexionsmuster aus. Um dieser Herausforderung ohne zusätzlichen Kommunikationsaufwand zu begegnen, ist ein adaptives System notwendig, das die aktuelle Netztopologie einzig anhand lokaler Messungen identifizieren kann. In dieser Arbeit wird eine adaptive Systemlösung zur Ortung von Netzfehlern anhand von Wanderwellen vorgestellt. Die Methode der Fehlerortung ist robust gegenüber den Auswirkungen dezentraler Einspeisung und typischen Fehlerwiderständen. Sie eignet sich sowohl für stehende als auch transiente Fehler und alle Arten der Sternpunkterdung. Zur Analyse der Wanderwellen werden die Clarke-Transformation, die Wavelettransformation und das Support-Vector-Machine-Verfahren verwendet. Bei Änderungen des Schaltzustandes werden modulierte Signale in das Netz eingespeist, um diesen ebenfalls anhand von Wellenreflexionen zu ermitteln. Somit wird ein neuartiger Dienst im intelligenten Stromnetz zur autonomen Leitungsfehlerortung mit Wanderwellen ermöglicht.
Aktualisiert: 2020-01-17
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Aktualisiert: 2023-04-01
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Das Buch bietet nicht nur einen guten Überblick zu den in der Fertigung und Logistik anwendbaren Data Mining Algorithmen, sondern liefert auch konkrete Use Cases, die mit diesen Algorithmen erfolgreich umgesetzt werden können.
Aktualisiert: 2020-11-26
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Aktualisiert: 2023-04-15
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Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung eines Systems zur Betriebspunkterkennung von Kreiselpumpen. Die verwendete Sensorik ist dabei auf lediglich einen Beschleunigungssensor beschränkt.
Zur Analyse der aufgenommenen Sensorsignale werden Methoden des Maschinellen Lernens und der Mustererkennung eingesetzt. Hauptelement der Analyse ist eine geeignete Merkmalsvektorgenerierung sowie die anschließende Klassifizierung mit Hilfe der sogenannten Support Vektor Maschine (SVM). Zur Erzeugung der Merkmalsvektoren wird ein statistischer und ein deterministischer Analyseansatz verwendet. Als statistische Methode kommt die Autoregression zum Einsatz. Bei dieser wird ein Signal mit Hilfe eines mathematischen Models beschrieben, das es ermöglicht auf zukünftige Werte schließen zu können. Die deterministische Analysemethode zur Generierung der Merkmalsvektoren beruht auf der Auswertung gefilterter Frequenzbänder der aufgenommenen Schwingungen.
Ein wesentliches Ziel dieser Arbeit stellt die Anlagenunabhängigkeit des Systems dar. Hierzu wurde die Kreiselpumpe auf insgesamt drei unterschiedlichen Prüfständen untersucht. Angefahren wurden jeweils stationäre Betriebspunkte einer Auswahl von Kennlinien unterschiedlicher Pumpendrehzahlen.
Im Zuge der Auswertung wurden unterschiedliche Parameter und Einstellungen untersucht. Neben mehreren Sensorposition und Methoden zur Merkmalsvektorgenerierung wurden zusätzlich, verschiedene Einstellungen der SVM getestet. Zur Optimierung der Erkennung des Förderstroms unabhängig von der Anlage konnte eine einfache Methode zur Kalibrierung des Systems integriert werden. Außerdem werden zwei Möglichkeiten zur Kombination von Drehzahl- und Förderstromerkennung vorgestellt bzw. getestet.
Aktualisiert: 2019-12-12
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