Data Science. Michael Zimmer
5.3.3Klassifikationsverfahren
5.4Unüberwachte Lernverfahren und Clustering
5.5.1Aspekte des Reinforcement Learning
5.5.2Bestandteile eines Reinforcement-Learning-Systems
5.6.1Ausgewählte Qualitätsmaße im Kontext von Klassifikationsaufgabenstellungen
5.6.2Ausgewählte Qualitätsmaße im Kontext von Clusterungen
6.2Einführung in die Feature Selection
6.3Ansätze der Feature Selection
6.3.4Vergleich der drei Ansätze
6.4Feature Selection in der Praxis
7.1Grundlagen neuronaler Netzwerke
7.1.4Backpropagation-Netzwerke
7.2Deep Convolutional Neural Networks
7.3Deep Reinforcement Learning
7.4Anwendung von Deep Learning
8Von einer BI-Landschaft zum Data & Analytics-Ökosystem
Michael Zimmer · Benjamin Diemann · Andreas Holzhammer
8.2Komponenten analytischer Ökosysteme
8.3Vom Reporting zur industrialisierten Data Science
8.5Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen für Data Science
8.6Vom Spielplatz für Innovation zur Serienfertigung