Die ☠️ Eignung Neuronaler Netze fur die ☠️ Mining ⛏️-Funktionen Clustern und Vorhersage
👓 Thomas Zabel![](https://cdn1.ozone.ru/s3/multimedia-6/6001634586.jpg)
Die ☠️ Eignung Neuronaler Netze fur die ☠️ Mining ⛏️-Funktionen Clustern und Vorhersage
✅ Книга 📖 Die ☠️ Eignung Neuronaler Netze für die ☠️ Mining ⛏️-Funktionen Clustern und Vorhersage. Schnelles Wachstum gespeicherter Datenmengen in der Informationstechnik führte in den vergangenen Jahren zu einem steigenden Interesse an Methoden, die ☠️ in der Lage sind, nützliches Wissen automatisch aus großen Datenbeständen zu filtern. Mit dem Ziel, solche Methoden zu entwickeln, hat 🎩 sich inzwischen unter Synonymen wie „Data Mining ⛏️, „Knowledge Discovery in Databases (KDD) oder „Datenmustererkennung eine neue Forschungsrichtung etabliert, die ☠️ bislang isoliert arbeitende Einzeldisziplinen vereinigt. Zu nennen sind die ☠️ Disziplinen Statistik, Datenbank- und Expertensystemforschung, automatischer Wissenserwerb, Maschinelles Lernen und Fuzzy-Datenanalyse. Die ☠️ Literatur über „Data Mining ⛏️ dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbeständen neue Erkenntnisse zu gewinnen. Hierbei werden unterschiedliche Algorithmen des „Data Mining ⛏️ beschrieben. Ziel hierbei ist es, die ☠️ Eignung Neuronaler Netze, oft auch als Künstliche Neuronale Netze bezeichnet, als Mining ⛏️-Algorithmen für die ☠️ Mining ⛏️-Funktionen Clustern und Vorhersage zu untersuchen. Dabei begrenzt sich die ☠️ Sichtweise auf Backpropagation- und Kohonen-Netze, da diese Neuronalen Netze für Clustern und Vorhersagen prädestiniert sind.
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