Ensemble Case Based Learning for, Fachbücher von Santi Ontañón
Das Buch "Ensemble Case Based Learning for" bietet einen umfassenden Rahmen für maschinelles Lernen in verteilten Datenszenar... Mehr erfahren
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Produktdetails
Das Buch "Ensemble Case Based Learning for" bietet einen umfassenden Rahmen für maschinelles Lernen in verteilten Datenszenarien mit dezentraler Entscheidungsfindung. Es basiert auf Multi-Agenten-Systemen (MAS) und Fallbasiertem Schliessen (CBR). Der Fokus liegt auf autonomen Agenten, die als Ensembles zusammenarbeiten. Das vorgestellte Multi-Agent Case Based Reasoning (MAC) Framework ermöglicht es jedem Agenten, individuell zu lernen und Probleme mithilfe eines eigenen Fallbestands zu lösen. Die Struktur des Systems gewährleistet, dass die Privatsphäre der Daten gewahrt bleibt, da Informationen nur auf Entscheidung des jeweiligen Agenten geteilt werden. Das Buch zielt darauf ab, Strategien zu entwickeln, die die Leistung der einzelnen Lernagenten sowohl individuell als auch im Ensemble verbessern. Die vorgestellten Techniken bieten wertvolle Einblicke in die erfolgreiche Kombination der Bereiche CBR und MAS.
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