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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence

verfasst von : Klaus-Dieter Gronwald

Erschienen in: Data Management

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Die Trennung von Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning als unabhängige Techniken ist eine Voraussetzung für das Data Management. Die Geschichte der künstlichen Intelligenz ist wichtig, um sie in Bezug auf das Data Management zu positionieren. Theoretische Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning werden an praktischen Beispielen so weit behandelt, wie sie für ein grundlegendes Verständnis der beiden Methoden, ihrer Unterschiede und Anforderungen an Data Governance, Datenethik und Datenqualität im Kontext des Data Managements notwendig sind.

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Literatur
Zurück zum Zitat Asimov, I. (1942). Runaround, astounding science-fiction. Street & Smith Publications. Asimov, I. (1942). Runaround, astounding science-fiction. Street & Smith Publications.
Zurück zum Zitat Minsky, M., & Papert, S. (1969). Perceptrons. An introduction to computational geometry. MIT Press. Minsky, M., & Papert, S. (1969). Perceptrons. An introduction to computational geometry. MIT Press.
Zurück zum Zitat Rosenblatt, F. (1958). The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review, 65(6), 386–408. Rosenblatt, F. (1958). The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review, 65(6), 386–408.
Metadaten
Titel
Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence
verfasst von
Klaus-Dieter Gronwald
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-68668-3_6

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