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Cover: 9783658251369 | Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme | Schönbrodt
Dekorationsartikel gehören nicht zum Leistungsumfang.
Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme
Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern
Taschenbuch von Sarah Schönbrodt
Sprache: Deutsch

44,99 €*

inkl. MwSt.

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Kategorien:
Beschreibung
Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der großen Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verständlicher Zugang zu Problemlösestrategien des aktuell höchst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt.
Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der großen Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verständlicher Zugang zu Problemlösestrategien des aktuell höchst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt.
Über den Autor

Nach erfolgreichem Abschluss ihres Masterstudiums promoviert Sarah Schönbrodt im Bereich der Entwicklung von authentischen Modellierungsaufgaben für Schülerinnen und Schüler an der RWTH Aachen. Sie ist zugleich in der Organisation und Gestaltung des Schülerlabors CAMMP für Mathematische Modellierung tätig.

Zusammenfassung

Eine Studie aus der Mathematikdidaktik

Inhaltsverzeichnis

Klassifizierung auf Basis maschineller Lernalgorithmen.- Mathematische Hintergründe zweier maschineller Lernmethoden.- Anwendung zweier maschineller Lernmethoden zur Bildklassifizierung.- Maschinelles Lernen in der mathematischen Modellierung mit Schülerinnen und Schülern.

Details
Erscheinungsjahr: 2019
Fachbereich: Allgemeines
Genre: Mathematik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Seiten: 116
Reihe: BestMasters
Inhalt: xiii
99 S.
1 s/w Illustr.
99 S. 1 Abb.
ISBN-13: 9783658251369
ISBN-10: 3658251360
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-25136-9
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Schönbrodt, Sarah
Auflage: 1. Aufl. 2019
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
BestMasters
Maße: 210 x 148 x 7 mm
Von/Mit: Sarah Schönbrodt
Erscheinungsdatum: 23.01.2019
Gewicht: 0,162 kg
preigu-id: 115104281
Über den Autor

Nach erfolgreichem Abschluss ihres Masterstudiums promoviert Sarah Schönbrodt im Bereich der Entwicklung von authentischen Modellierungsaufgaben für Schülerinnen und Schüler an der RWTH Aachen. Sie ist zugleich in der Organisation und Gestaltung des Schülerlabors CAMMP für Mathematische Modellierung tätig.

Zusammenfassung

Eine Studie aus der Mathematikdidaktik

Inhaltsverzeichnis

Klassifizierung auf Basis maschineller Lernalgorithmen.- Mathematische Hintergründe zweier maschineller Lernmethoden.- Anwendung zweier maschineller Lernmethoden zur Bildklassifizierung.- Maschinelles Lernen in der mathematischen Modellierung mit Schülerinnen und Schülern.

Details
Erscheinungsjahr: 2019
Fachbereich: Allgemeines
Genre: Mathematik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Seiten: 116
Reihe: BestMasters
Inhalt: xiii
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ISBN-13: 9783658251369
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Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-25136-9
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Schönbrodt, Sarah
Auflage: 1. Aufl. 2019
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
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Maße: 210 x 148 x 7 mm
Von/Mit: Sarah Schönbrodt
Erscheinungsdatum: 23.01.2019
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