Maschinelles Lernen

Beiträge zu Maschinelles Lernen

  • Knowledge Discovery in Databases, Teil I - Methodik und Anwendungsbereiche

    27. November 2002 von Gebhard Dettmar

    Mit einer wachsenden Bereitschaft, Informationen als wirtschaftlichen Produktionsfaktoren eine gegenüber herkömmlichen Größen wie Rohstoff, Kapital und Arbeit zunehmende Bedeutung beizumessen, steigt das Bedürfnis nach einer adäquaten, zielgerichteten Informationsauswertung und -aufbereitung mehrwertbehafteten Datenmaterials. Um aus ungeordneten, ja unüberschaubaren Datenmengen Informationen zu extrahieren, bedarf es einer eigenen Methodologie sowie technischer Umsetzungsgrundlagen, die nicht von ungefähr ihre Umsetzung hauptsächlich im eCommerce und eBusiness finden. Im folgenden sollen Einsatzbereiche der Knowledge Discovery in Databases (KDD) vorgestellt und vor allem in die grundlegenden methodischen Ansätze eingeführt werden. [weiterlesen]

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