Modellierung von Lernen mit Maschinen
Buch, Deutsch, 257 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 417 g
ISBN: 978-3-540-55641-1
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Der vorliegende Band fa~t Forschungsans{tze zum Thema des
maschinellen Lernens aus dem Bereich der
Kognitionswissenschaft zusammen, speziell aus dem Bereich
der Informatik und der Psychologie. Gegenstand dieser
Untersuchungen sind Bilderkennung, Fehlerdiagnose in
technischen Systemen, das Programmierenlernen, das
selbst{ndige Steuern eines Roboters durch einen Raum mit
Hindernissen. Dabei kommen verschiedene Methoden zur
Anwendung wie etwa das erkl{rungsbasierte lernen, das
{hnlichkeitsbasierte Lernen, das fallbasierte Schlie~en,
Lernen durch Analogienbildung und neuronale Netze. Das Buch
ist wichtig f}r jeden, der sich }ber die M glichkeiten
informieren m chte, Lernprozesse auf einem Rechner zu
implementieren bzw. die Ver{nderung von Wissenstrukturen zu
modellieren.
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Weitere Infos & Material
I: Aufbau bereichsspezifischer Schemata.- Visuelles Lernen mit neuronalen Netzen.- Zur Diagnose und Modellierung von Wissensveränderungen im Rahmen einer Stocksituationstheorie.- Das HALMOR System: Unterstützung der geometrischen Bahnplanung für einen autonomen, mobilen Roboter durch Verfahren des Maschinellen Lernens.- II: Schemaanwendung im Lernprozeß.- Ein Simulationsmodell für das Lösung rekursiver Programmierprobleme.- Lernen von Hornklauseln mit Programmierschemata.- Analogien in einem fallbasierten Lernmodell.- Ill: Lernen bereichsspezifischer Heuristiken.- Lernen von abkürzungsorientiertem diagnostischen Problemlösen.- Das Erlernen einer Programmiersprache: Wissenserwerb aus Texten, Beispielen und komplexen Programmen.- Kognitive Modellierung von Text-, Situations- und mathematischem Verständnis beim Lösen von Textaufgaben.- Namensregister.
