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Sarah Schönbrodt | Akateeminen Kirjakauppa

MASCHINELLE LERNMETHODEN FÜR KLASSIFIZIERUNGSPROBLEME - PERSPEKTIVEN FÜR DIE MATHEMATISCHE MODELLIERUNG MIT SCHÜLERINNEN UND SCH

Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme - Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Sch
Sarah Schönbrodt
Springer Fachmedien Wiesbaden (2019)
Pehmeäkantinen kirja
41,90
Tuotetta lisätty
ostoskoriin kpl
Siirry koriin
Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme - Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Sch
41,90 €
Springer Fachmedien Wiesbaden
Sivumäärä: 99 sivua
Asu: Pehmeäkantinen kirja
Painos: 1. Aufl. 2019
Julkaisuvuosi: 2019, 23.01.2019 (lisätietoa)
Kieli: Saksa
Tuotesarja: BestMasters
Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der großen Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verständlicher Zugang zu Problemlösestrategien des aktuell höchst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt.

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