Maschinelles Lernen mit multiplen Kernen
| dc.contributor.author | Kloft, Marius | |
| dc.contributor.editor | Hölldobler, Steffen | |
| dc.date.accessioned | 2020-08-21T08:44:10Z | |
| dc.date.available | 2020-08-21T08:44:10Z | |
| dc.description.abstract | Diese Arbeit gibt zunächst eine grundlegende Einführung in Theorie und Praxis des Maschinellen Lernens mit multiplen Kernen und skizziert den Stand der Forschung. Weiter entwickelt die Arbeit eine neue Methodologie des Lernens mit mehreren Kernen und beweist deren Effizienz und Effektivität. Sie entwickelt Algorithmen zur Optimierung des assoziierten mathematischen Programmes, die im Vergleich zu vorherigen Ansätzen um bis zu zwei Größenordnungen schneller sind. Unsere theoretische Analyse des Generalisierungsfehlers zeigt dabei Konvergenzraten mit Ordnungen von maximal O(M/n), frühere Analysen präzisierend, die bisher nur O(√M/n) erreichten. In Anwendungen auf zentrale Fragestellungen der Bioinformatik und des Maschinellen Sehens werden Vorhersagegenauigkeiten erreicht, die den bisherigen Stand der Forschung signifikant übertreffen, wodurch eine Grundlage zur Erschließung neuer Anwendungsfelder und Forschungsansätze geschaffen wird. | de |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-416-5 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33693 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik | |
| dc.relation.ispartof | Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2011 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations, Volume D-12 | |
| dc.title | Maschinelles Lernen mit multiplen Kernen | de |
| gi.citation.endPage | 120 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 111 |
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