Data Science. Michael Zimmer

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Data Science - Michael Zimmer Edition TDWI

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       4.4.2Value Propositions von Datenprodukten

       4.4.3Ziele und Messung

       4.4.4Die Erwartung an die Güte des Modells bestimmen

       4.4.5Mit dem Datenprodukt beginnen

       4.4.6Kontinuierliche Verbesserung mit der Datenwertschöpfungskette

       4.4.7Skalierung und Alleinstellungsmerkmal

       4.5Kritischer Erfolgsfaktor Feedbackschleife

       4.6Organisatorische Anforderungen

       4.7Technische Anforderungen

       4.8Fazit

       5Grundlegende Methoden der Data Science

       Stephan Trahasch · Carsten Felden

       5.1Einleitung

       5.2Data Understanding und Data Preparation

       5.2.1Explorative Datenanalyse

       5.2.2Transformation und Normalisierung

       5.3Überwachte Lernverfahren

       5.3.1Datenaufteilung

       5.3.2Bias-Variance-Tradeoff

       5.3.3Klassifikationsverfahren

       5.4Unüberwachte Lernverfahren und Clustering

       5.5Reinforcement Learning

       5.5.1Aspekte des Reinforcement Learning

       5.5.2Bestandteile eines Reinforcement-Learning-Systems

       5.6Evaluation

       5.6.1Ausgewählte Qualitätsmaße im Kontext von Klassifikationsaufgabenstellungen

       5.6.2Ausgewählte Qualitätsmaße im Kontext von Clusterungen

       5.7Weitere Ansätze

       5.7.1Deep Learning

       5.7.2Cognitive Computing

       5.8Fazit

       6Feature Selection

       Bianca Huber

       6.1Weniger ist mehr

       6.2Einführung in die Feature Selection

       6.2.1Definition

       6.2.2Abgrenzung

       6.3Ansätze der Feature Selection

       6.3.1Der Filter-Ansatz

       6.3.2Der Wrapper-Ansatz

       6.3.3Der Embedded-Ansatz

       6.3.4Vergleich der drei Ansätze

       6.4Feature Selection in der Praxis

       6.4.1Empfehlungen

       6.4.2Anwendungsbeispiel

       6.5Fazit

       7Deep Learning

       Klaus Dorer

       7.1Grundlagen neuronaler Netzwerke

       7.1.1Menschliches Gehirn

      

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