Skip to main content
Erschienen in: KI - Künstliche Intelligenz 4/2015

01.11.2015 | Editorial

Special Issue on Autonomous Learning

verfasst von: Barbara Hammer, Marc Toussaint

Erschienen in: KI - Künstliche Intelligenz | Ausgabe 4/2015

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Excerpt

The ability to learn is a central aspect of human and animal intelligence. We adapt and improve our behaviour continuously when interacting with our environment—it is impossible for a human not to ‘learn’ from ubiquitous environmental clues and to adapt his/her behaviour accordingly. Learning from an explicit teacher signal (such as happens at school or university lectures) constitutes a minor part of human learning; the majority takes place in an autonomous way without explicit feedback or structuring of the learning task by a teacher. Interestingly, there are also attempts in pedagogic to not only individualise class teaching but to also put more emphasis on learner autonomy for a better learning effect and improved life-long learning abilities [1]. However, to date, existing paradigms of technical learning systems are still remote from the autonomy of human learning. …

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

KI - Künstliche Intelligenz

The Scientific journal "KI – Künstliche Intelligenz" is the official journal of the division for artificial intelligence within the "Gesellschaft für Informatik e.V." (GI) – the German Informatics Society - with constributions from troughout the field of artificial intelligence.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Weitere Produktempfehlungen anzeigen
Literatur
3.
Zurück zum Zitat Bertsekas DP, Tsitsiklis JN (1996) Neuro-dynamic programming, 1st edn. Athena Scientific, NashuaMATH Bertsekas DP, Tsitsiklis JN (1996) Neuro-dynamic programming, 1st edn. Athena Scientific, NashuaMATH
5.
Zurück zum Zitat Bishop CM (2006) Pattern recognition and machine learning (information science and statistics). Springer-Verlag New York Inc., Secaucus Bishop CM (2006) Pattern recognition and machine learning (information science and statistics). Springer-Verlag New York Inc., Secaucus
6.
Zurück zum Zitat Bousquet O, Boucheron S, Lugosi G (2003) Introduction to statistical learning theory. In: Bousquet O, von Luxburg U, Rätsch G (eds) Advanced lectures on machine learning, lecture notes in computer science, vol 3176. Springer, pp 169–207 Bousquet O, Boucheron S, Lugosi G (2003) Introduction to statistical learning theory. In: Bousquet O, von Luxburg U, Rätsch G (eds) Advanced lectures on machine learning, lecture notes in computer science, vol 3176. Springer, pp 169–207
7.
Zurück zum Zitat Dietterich T, Domingos P, Getoor L, Muggleton S, Dolan R (2008) Structured machine learning: the next ten years. Mach Learn 73:3–23CrossRef Dietterich T, Domingos P, Getoor L, Muggleton S, Dolan R (2008) Structured machine learning: the next ten years. Mach Learn 73:3–23CrossRef
8.
Zurück zum Zitat Douglas R, Sejnowski T et al (2008) Future challenges for the science and engineering of learning. Technical report, final NSF workshop report Douglas R, Sejnowski T et al (2008) Future challenges for the science and engineering of learning. Technical report, final NSF workshop report
14.
Zurück zum Zitat Langley P (2011) The changing science of machine learning. Mach Learn 82(3):275–279CrossRefMATH Langley P (2011) The changing science of machine learning. Mach Learn 82(3):275–279CrossRefMATH
15.
Zurück zum Zitat Mitchell TM (2006) The discipline of machine learning. Machine Learning Department technical report CMU-ML-06-108, Carnegie Mellon University, Pittsburgh Mitchell TM (2006) The discipline of machine learning. Machine Learning Department technical report CMU-ML-06-108,  Carnegie Mellon University, Pittsburgh
16.
Metadaten
Titel
Special Issue on Autonomous Learning
verfasst von
Barbara Hammer
Marc Toussaint
Publikationsdatum
01.11.2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
KI - Künstliche Intelligenz / Ausgabe 4/2015
Print ISSN: 0933-1875
Elektronische ISSN: 1610-1987
DOI
https://doi.org/10.1007/s13218-015-0392-x

Weitere Artikel der Ausgabe 4/2015

KI - Künstliche Intelligenz 4/2015 Zur Ausgabe