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Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme (German, Paperback)
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Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme (German, Paperback)
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net. Der Lebenszyklus einer Wissensbasis erweist sieh als
geeignetes Gliede rungsprinzip, anhand des sen sich die Darstellung
vorhandener und neuer Arbei ten strukturieren und in einen groBeren
Kontext einordnen HiBt. Damit wird dem Leser ein Methodenrepertoire
filr die verschiedenen Phasen des Lebenszyklus einer Wissensbasis
zur Verfilgung gestellt. Jeder Phase ist ein eigenes Kapitel
gewidmet, in dem der Stand der Technik im Bereich des maschinellen
Lernens dargestellt wird. AuBerdem wird gezeigt, welche
unterschiedlichen Anforderun gen an maschinelle Lernsysteme fOr die
verschiedenen Phasen bestehen. Urn den ohnehin weit gesteckten
thematischen Rahmen nicht zu sprengen, wer den schwerpunktmaBig
Ansatze vorgestellt und diskutiert, die durch eine symbo lische
Reprasentation und Verarbeitung von Wissen charakterisiert sind.
Lern strategien, die numerische Reprasentationsformen nutzen,
insbesondere Evolu tionsstrategien Schwefel, 1981], neuron ale
Netze Rosenblatt, 1958; Kosko, 1992] und Fuzzy-Systeme Zadeh, 1965;
Reusch, 1994], werden hier also nieht behandelt. Das System LEDA I
zum Lernen von Makrooperatoren unterstiitzt die Daten pfadsynthese
innerhalb des Entwurfs integrierter Schaltungen. Dabei wird mit dem
induktiv gelernten Wissen eine funktionale Hardware-Beschreibung in
eine strukturelle iibersetzt. Wahrend herkommliche Arbeiten zum
Lernen von Design-Wissen auf Makrooperatoren filr die schrittweise
Verfeinerung der eingegebenen Beschreibung beschrankt sind, werden
bei LEDA erstmals Makrooperatoren filr den machtigeren
Transformationsansatz akquiriert. Ferner zeichnet sich LEDA durch
eine explizite Reprasentation und Verar beitung von
Optimierungszielen (Objectives) innerhalb der Performanzkom ponente
aus. Die Beriicksichtigung solcher Ziele ist eine unverziehtbare
For derung filr viele komplexe Design-Probleme. LEDA unterstiitzt
primae die Phase der Wissensbasiserweiterung und tragt dariiber
hinaus zu den Phasen Wissensbasiseinsatz und -initialisierung bei."
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