Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme : Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern (Bestmasters) / Schönbrodt, Sarah

Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme : Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern (Bestmasters) （1. Aufl. 2019）

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Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme : Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern (Bestmasters) （1. Aufl. 2019）

Schönbrodt, Sarah

ウェブストア価格 ¥9,438（本体¥8,580）
Springer Spektrum（2019/01発売）
外貨定価 US$ 44.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 99 p.
言語 GER
商品コード 9783658251369
DDC分類 519

Full Description

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.

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.