T�tulo: Hybride Optimierung f�r Dimensionsreduktion: Un�berwachte Regression mit Gradientenabstieg und evolution�ren Algorithmen
Editor: Springer Vieweg
Fecha de publicaci�n: 2015
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 3658107375
ISBN 13: 9783658107376
Encuadernaci�n: Paperback
Estado: Brand New
Peso: 0,18 kilogramos

Acerca de

Sinopsis

In der Arbeit von Daniel L�ckehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, h�ufig 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 gro�en, hochkomplexen Datens�tzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu k�nnen. So k�nnen Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit f�r den Menschen visuell erfassbar werden.

Acerca del autor

Daniel L�ckehe hat nach seiner Ausbildung zum Fachinformatiker und seinem dualen Studium zum Bachelor of Engineering ein Masterstudium an der Universit�t Oldenburg absolviert. Aktuell arbeitet er an seiner Doktorarbeit im Promotionsprogramm „Systemintegration Erneuerbarer Energien“.

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