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Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python


Project Report, 2019

43 Pages, Grade: 1,7


Excerpt


Gliederung

1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsystem

2. Machine Learning
2.1 Supervised Learning
2.2 Unsupervised Learning
2.3 Reinforcement Learning
2.4 Neuronale Netze

3. Python und seine Anwendung im Machine Learning

4. Empfehlungssysteme
4.1 Überblick
4.2 Die Daten-Pipeline
4.3 Kollaboratives Filtern
4.4 Content-basiertes Filtern
4.5 Wissensbasierte Systeme
4.6 Hybride Systeme

5. Die Realisierung in Python
5.1 Benutzerbasiertes kollaboratives Filtern
5.2 Modell-basiertes kollaboratives Filtern
5.3 Content-basiertes Filtern

6. Fazit und Ausblick
6.1 Neue Algorithmen
6.2 Manipulierte Bewertungen
6.3 Ethische und juristische Fragen

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Excerpt out of 43 pages

Details

Title
Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python
College
AKAD University of Applied Sciences Stuttgart
Grade
1,7
Author
Year
2019
Pages
43
Catalog Number
V511500
ISBN (eBook)
9783346091987
ISBN (Book)
9783346091994
Language
German
Notes
Mit Programmierbeispielen
Keywords
Python Machine Learning
Quote paper
Michael Gehrmann (Author), 2019, Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/511500

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Title: Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python


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