Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications
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Beschreibung
"Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications" von Edwin Lughofer behandelt die Herausforderungen und Methoden des maschinellen Lernens in dynamischen Umgebungen, in denen sich Datenverteilungen im Laufe der Zeit ändern. Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über adaptive Algorithmen und Techniken, die es ermöglichen, Modelle kontinuierlich zu aktualisieren, um auf Veränderungen zu reagieren. Es deckt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen ab, darunter Überwachungs-, Diagnose- und Steuerungssysteme in verschiedenen Industriebereichen. Durch Fallstudien und Beispiele wird veranschaulicht, wie solche Methoden effektiv implementiert werden können, um robuste und flexible Lösungen für reale Probleme zu entwickeln.
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