Machine Learning

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Über diese App

Meistern Sie maschinelles Lernen mit dieser All-in-One-App – entwickelt für Studierende, Berufstätige und Prüfungskandidaten. Die App bietet einen strukturierten, kapitelweisen Lernpfad, der wichtige Konzepte, Algorithmen und Anwendungen abdeckt – alles basierend auf einem Standard-ML-Lehrplan.

🚀 Inhalt:

📘 Einheit 1: Einführung in Maschinelles Lernen
• Was ist Maschinelles Lernen?
• Wohlgeformte Lernprobleme
• Entwurf eines Lernsystems
• Perspektiven und Probleme des Maschinellen Lernens

📘 Einheit 2: Konzeptlernen und allgemeines bis spezifisches Ordnen
• Konzeptlernen als Suche
• FIND-S-Algorithmus
• Versionsraum
• Induktive Verzerrung

📘 Einheit 3: Entscheidungsbaumlernen
• Entscheidungsbaumdarstellung
• ID3-Algorithmus
• Entropie und Informationsgewinn
• Overfitting und Pruning

📘 Einheit 4: Künstliche Neuronale Netze
• Perceptron-Algorithmus
• Mehrschichtige Netzwerke
• Backpropagation
• Probleme beim Netzwerkdesign

📘 Einheit 5: Hypothesenbewertung
• Motivation
• Schätzung der Hypothesengenauigkeit
• Konfidenzintervalle
• Vergleich von Lernalgorithmen

📘 Einheit 6: Bayesianisches Lernen
• Bayes-Theorem
• Maximum-Likelihood-Methode und MAP
• Naiver Bayes-Klassifikator
• Bayesianische Glaubensnetzwerke

📘 Einheit 7: Computational Learning Theory
• Wahrscheinlich approximativ korrektes Lernen (PAC)
• Stichprobenkomplexität
• VC-Dimension
• Fehlergrenzenmodell

📘 Einheit 8: Instanzbasiertes Lernen
• K-Nearest-Neighbor-Algorithmus
• Fallbasiertes Schließen
• Lokal gewichtete Regression
• Fluch der Dimensionalität

📘 Einheit 9: Genetische Algorithmen
• Hypothesenraumsuche
• Genetische Operatoren
• Fitnessfunktionen
• Anwendungen genetischer Algorithmen

📘 Einheit 10: Lernen von Regelsätzen
• Sequentielle Überdeckungsalgorithmen
• Regel-Post-Pruning
• Lernen von Regeln erster Ordnung
• Lernen mit Prolog-EBG

📘 Einheit 11: Analytisches Lernen
• Erklärungsbasiertes Lernen (EBL)
• Induktiv-analytisches Lernen
• Relevanzinformationen
• Operationalität

📘 Einheit 12: Kombination von induktivem und analytischem Lernen
• Induktive Logikprogrammierung (ILP)
• FOIL-Algorithmus
• Kombination von Erklärung und Beobachtung
• Anwendungen von ILP

📘 Einheit 13: Bestärkendes Lernen
• Die Lernaufgabe
• Q-Learning
• Zeitdifferenzmethoden
• Explorationsstrategien

🔍 Hauptfunktionen:
• Strukturierter Lehrplan mit themenbezogener Gliederung
• Enthält Lehrplanbücher, Multiple-Choice-Fragen und Quizze für umfassendes Lernen
• Lesezeichenfunktion für einfache Navigation und schnellen Zugriff
• Unterstützt horizontale und Querformatansicht für verbesserte Benutzerfreundlichkeit
• Ideal für die Vorbereitung auf Bachelor-, Master- und Auswahlprüfungen
• Schlankes Design und einfache Navigation

Ob Sie Anfänger sind oder Ihre ML-Kenntnisse erweitern möchten – diese App ist die richtige für Sie Der perfekte Begleiter für akademischen und beruflichen Erfolg.

📥 Jetzt herunterladen und Ihre Reise in die Welt des maschinellen Lernens beginnen!

Neuerungen

🚀 What’s New in Machine Learning App v1.0

• ✨ User interface with clean and intuitive design
• 🔖 Added bookmark feature for easy access to important topics
• 📱 Supports horizontal and landscape views for flexible studying
• 📚 Complete syllabus content, MCQs, and quizzes for better learning
• ⚡ Faster performance and smoother navigation

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