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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Artificial Intelligence

verfasst von : Klaus-Dieter Gronwald

Erschienen in: Integrated Business Information Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Machine learning and deep learning as artificial intelligence methods use algorithms to learn from data to make predictions, not from programming. Big data are the enablers and the backbone for any artificial intelligence application. The data quality with outlier and noise detection becomes of significant importance. Machine learning and deep learning have become distinguishable and separable methods with own tools and algorithms. Basic algorithms for regression and classification in machine learning, as well as single and multilayer neural networks for deep learning are developed as basis for the machine learning game in Sect. 9.​11 and the online manufacture course as explained in Sect. 8.​3.

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Literatur
Zurück zum Zitat Minsky M, Papert S (1969) Perceptrons. An introduction to computational geometry. MIT Press, Cambridge, MAMATH Minsky M, Papert S (1969) Perceptrons. An introduction to computational geometry. MIT Press, Cambridge, MAMATH
Zurück zum Zitat Rosenblatt F (1958) The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol Rev Rosenblatt F (1958) The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol Rev
Metadaten
Titel
Artificial Intelligence
verfasst von
Klaus-Dieter Gronwald
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-59811-5_7

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