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2018
Conference Paper
Title
Maschinelles Lernen in der Druckluft
Title Supplement
Praxisnahe Methoden des maschinellen Lernens. Wie aus Daten Wissen und Mehrwerte für Unternehmen entstehen
Abstract
Inhalte: · Clustering (Anomalie / Klassifikation) und Regression (Vorhersage von Zielgrößen) · Überwachtes und unüberwachtes Lernen · Maschinelles Lernen o Training und Anwendung o Merkmalsreduktion und -auswahl o Hauptkomponentenanalyse o kMeans-Algorithmus für Clustering · Anwendung in der Praxis o Erkennung von Anomalien durch den Signalverlauf oder Cluster Mehrwerte durch charakteristische Tagesprofile
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German