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portada Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion: Unüberwachte Regression mit Gradientenabstieg und Evolutionären Algorithmen (Bestmasters) (in German)
Type
Physical Book
Publisher
Author
Year
2015
Language
German
Pages
99
Format
Paperback
ISBN13
9783658107376
Edition No.
1
Categories

Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion: Unüberwachte Regression mit Gradientenabstieg und Evolutionären Algorithmen (Bestmasters) (in German)

Daniel Lückehe (Author) · Springer Vieweg · Paperback

Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion: Unüberwachte Regression mit Gradientenabstieg und Evolutionären Algorithmen (Bestmasters) (in German) - Daniel Lückehe

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Synopsis "Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion: Unüberwachte Regression mit Gradientenabstieg und Evolutionären Algorithmen (Bestmasters) (in German)"

In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff "Big Data," liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.

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