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Das Lehrbuch bietet einen frischen Ansatz zur Verbesserung des maschinellen Lernens, indem es neue Methoden zur Informationsmessung einführt. Es entstand aus einem Seminar an der UC Berkeley und konzentriert sich darauf, die oft als "Black Box" wahrgenommene Natur des maschinellen Lernens transparenter zu gestalten. Durch die Betonung von Datenqualitätsmessungen wird ein tieferes Verständnis für die zugrunde liegenden Prozesse und deren Auswirkungen auf die Ergebnisse gefördert.
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Informationsgesteuertes maschinelles Lernen, Gerald Friedland
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- 2024
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