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Machine Learning: From Theory to Applications
This volume includes some of the key research papers in the area of machine learning produced at MIT and Siemens during a three-year joint research effort. It includes papers on many different styles of machine learning, organized into three parts. Part I, theory, includes three papers on theoretical aspects of machine learning. The first two use the theory of computational complexity to derive some fundamental limits on what isefficiently learnable. The third provides an efficient algorithm for identifying finite automata. Part II, artificial intelligence and symbolic learning methods, includes five papers giving an overview of the state of the art and future developments in the field of machine learning, a subfield of artificial intelligence dealing with automated knowledge acquisition and knowledge revision. Part III, neural and collective computation, includes five papers sampling the theoretical diversity and trends in the vigorous new research field of neural networks: massively parallel symbolic induction, task decomposition through competition, phoneme discrimination, behavior-based learning, and self-repairing neural networks.
Kybernetika
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PASCAL systematisch
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Die Zukunft der Informationssysteme. Lehren der 80er Jahre
Datenverarbeitung ist zweckorientiert - sie soll helfen, Anwendungsprobleme zu losen. So betrachtet scheint es ganz natUrlich, daB in den ersten Jahren der Datenverarbeitung die Anwendungsprogramme im Mittelpunkt der Betrachtungen standen. Die Daten als notwendige Voraussetzung (Eingabe) fUr Anwendungspro gramme als Zwischenergebnisse oder als die angestrebten Endergebnisse (Ausgabe) wurden jeweils so organisiert, daB die im Anwendungsprogramm ablau fenden Verarbeitungsalgorithmen moglichst effizient waren. Diese Betrachtungsweise fUhrte zu einer starken Abhangigkeit der Programme von den Datenorganisationen und damit zu mangelnder Flexibilitat. Es entstand eine Vielzahl von Dateien, die inh...
Buy what you see - everywhere: Welche Möglichkeiten bietet die grafische Mustererkennung zur Verbesserung der Online-Produktsuche?
Eine Welt ohne Suchmaschinen ist für die meisten - am technologischen Fortschritt teilhabenden Menschen - nicht mehr vorstellbar. Die Entwicklung der Suchmaschinen schreitet, bei gleichzeitig steigenden, verfügbaren Informationsmengen, immer weiter voran. Doch eines hat sich bis heute nicht verändert: Primär „schreiben“ wir seit über 20 Jahren Suchbegriffe, nach denen das World Wide Web durchsucht werden soll. Diese Einschränkung hält eine bequeme Möglichkeit der Suchmaschinennutzung von der Ausbreitung auf mobile Endgeräte ab. Könnte die Eingabe der Suchmotive einfacher, beispielsweise auch visuell - mit einem Foto von einem Smartphone oder vielleicht sogar mit einer Brille à...
