Lernende Entscheidungsbäume
| dc.contributor.author | Knuth, Tobias | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-19T12:24:48Z | |
| dc.date.available | 2021-10-19T12:24:48Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Entscheidungsbäume bereichern moderne künstliche Intelligenz durch vielseitige Weiterentwicklungen . Lernende Entscheidungsbäume sind seit Jahrzehnten ein tradiertes Werkzeug zur Erstellung von erklärbaren Modellen zu Klassifikation und Regression. Während moderne Trends wie Deep Learning die Aufmerksamkeit der KI-Entwicklung auf sich ziehen, werden Entscheidungsbäume kontinuierlich weiterentwickelt, in neuen Bereichen eingesetzt und mit scheinbar im Wettstreit stehenden Methoden verschmolzen. Der Artikel stellt die Funktionsweise von Entscheidungsbäumen dar und zeigt Entwicklungen der aktuellen Forschung auf. | de |
| dc.identifier.doi | 10.1007/s00287-021-01398-0 | |
| dc.identifier.pissn | 1432-122X | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.1007/s00287-021-01398-0 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37496 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | Informatik Spektrum: Vol. 44, No. 5 | |
| dc.relation.ispartofseries | Informatik Spektrum | |
| dc.title | Lernende Entscheidungsbäume | de |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 369 | |
| gi.citation.startPage | 364 |