
Empirical Methods for Artificial Intelligence (A Bradford Book)
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Beschreibung
"Empirical Methods for Artificial Intelligence" von Paul R. Cohen ist ein umfassendes Werk, das sich mit den empirischen Ansätzen zur Erforschung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) befasst. Das Buch bietet einen detaillierten Überblick über die Methoden und Techniken, die in der KI-Forschung verwendet werden, um Hypothesen zu testen und Systeme zu evaluieren. Cohen legt besonderen Wert auf die Bedeutung empirischer Untersuchungen in der KI und beschreibt eine Vielzahl von experimentellen Designs, Datenerhebungsmethoden und Analysetechniken. Er erklärt, wie man Experimente plant, durchführt und interpretiert, um verlässliche und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus behandelt das Buch Themen wie maschinelles Lernen, Datenanalyse und die Bewertung von KI-Systemen. Ein zentrales Anliegen des Autors ist es, Forscherinnen und Forschern sowie Praktikern Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen sie fundierte Entscheidungen treffen können. Dabei wird auch auf Fallstricke eingegangen, die bei der Durchführung empirischer Studien auftreten können. Insgesamt dient das Buch als wertvolle Ressource für alle, die sich mit der praktischen Anwendung von empirischen Methoden in der KI auseinandersetzen möchten.
Produktdetails

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Über den Autor
- Taschenbuch
- 545 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer Vieweg
- paperback
- 492 Seiten
- Erschienen 2006
- MIT Press
- Gebunden
- 1307 Seiten
- Erschienen 2012
- Pearson Studium
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-Scrivener
- paperback
- 388 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- Gebunden
- 240 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 599 Seiten
- Erschienen 1994
- Westview Press