2014
DOI: 10.14361/transcript.9783839427057
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Neugierige Strukturvorschläge im maschinellen Lernen

Abstract: Dieser Band beschäftigt sich mit dem maschinellen Lernen-der Autoadaption von algorithmischen Artefakten-als Thema interdisziplinärer Diskurse zu beispielsweise Selbstorganisation oder schwacher künstlicher Intelligenz. Anknüpfend an Heidegger, Goodman und Hubig ermöglicht die Studie einen systematischen interdisziplinären Zugang zu maschinellem Lernen, indem seine Charakteristika-etwa künstliche neuronale Netze oder evolutionäres Lernen-präzise, aber dennoch interdisziplinär verständlich beschrieben werden. D… Show more

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