TY  - BOOK
AU  - Schoenborn,W.
AU  - Fritzsch,K.
AU  - Stanke,G.
TI  - Lernverfahren für technische Systeme
T2  - Wissenschaftliche Taschenbücher
SN  - 9783112648438
U1  - 370.1523 23/eng/20231120
PY  - 2022///]
CY  - Berlin, Boston
PB  - De Gruyter
KW  - Algorithmen
KW  - Automatisierung
KW  - Datenanalyse
KW  - Fehlererkennung
KW  - Klassifizierung
KW  - Lernverfahren
KW  - Maschinelles Lernen
KW  - Mustererkennung
KW  - Neuronale Netze
KW  - Optimierung
KW  - Prognosemodelle
KW  - Regelungstechnik
KW  - Robotik
KW  - COMPUTERS / Data Science / Machine Learning
KW  - bisacsh
N1  - Frontmatter --; Vorwort --; Inhaltsverzeichnis --; 1. Einleitung --; 2. Lernprozesse und Lernstrukturen --; 2.1. Grundmuster technischen Lernens --; 2.2. Lernstrukturen --; 2.3. Gütefunktionale --; 2.4. Zur Einordnung von Lernprozessen --; 3. Lernalgorithmen --; 3.1. Algorithmen mit Lerncharakteristik --; 3.2. Der Fehlerkorrekturalgorithmus --; 3.3. Die stochastische Approximation --; 3.4. Lernverfahren mit Nebenbedingungen --; 3.5. Weitere Lernverfahren --; 3.6. Stichprobenumfang und Klassifikationsgüte --; 4. Lernverfahren in der Merkmalsextraktion, Klassifikation und Clusterung --; 4.1. Merkmalsextraktion --; 4.2. Klassifikation --; 4.3. Clusterung --; 5. Anwendungsbeispiele zur Mustererkennung --; 5.1. Schriftzeichenerkennung --; 5.2. Teileerkennung für Industrieroboter --; 5.3. Fernerkundung der Erde --; 6. Ausblick --; 7. Literatur --; 8. Sachwortverzeichnis --; Backmatter; restricted access; Issued also in print
UR  - https://doi.org/10.1515/9783112648445
UR  - https://www.degruyter.com/isbn/9783112648445
UR  - https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783112648445/original
ER  -