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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Visualisierung und Deep Learning in der Data Science

Von Daten zu Bildern und von Bildern zu Daten

verfasst von: Jens Kaufmann, Daniel Retkowitz

Erschienen in: Data Science anwenden

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Menschen nehmen visuell aufbereitete Informationen schnell und effizient wahr. Die Aufbereitung von Daten jeder Art ist daher ein wichtiges und stark beforschtes Gebiet in der Data Science und all ihren umliegenden Feldern. Dabei gilt es, komplexe Informationen so weit zu vereinfachen, dass ohne signifikanten Sinnverlust die Kerninformationen möglichst einfach und anschaulich transportiert werden können. Im Gegenzug besteht eine steigende Notwendigkeit, Bilder und Bildinformationen automatisch zu verarbeiten, sei es für die Gesichtserkennung als biometrisches Merkmal, für persönliche Assistenten oder für die Auswertung der Kamerabilder beim fahrerlosen Auto. Der Beitrag stellt dar, welche Möglichkeiten jeweils existieren und wie Algorithmen, z. B. im Deep Learning, sich selbst oder gegenseitig trainieren und verbessern.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Brell C, Brell J, Kirsch S (2016) Statistik von Null auf Hundert, 2. Aufl. Springer, Berlin Brell C, Brell J, Kirsch S (2016) Statistik von Null auf Hundert, 2. Aufl. Springer, Berlin
2.
Zurück zum Zitat Kahl T, Zimmer F (Hrsg) (2020) Interaktive Datenvisualisierung in Wissenschaft und Unternehmenspraxis. Springer, Wiesbaden Kahl T, Zimmer F (Hrsg) (2020) Interaktive Datenvisualisierung in Wissenschaft und Unternehmenspraxis. Springer, Wiesbaden
4.
Zurück zum Zitat Provost F, Fawcett T (2017) Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden. mitp, Frechen Provost F, Fawcett T (2017) Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden. mitp, Frechen
6.
Zurück zum Zitat Backhaus K, Erichson B, Plinke W, Weiber R (2018) Multivariate Analysemethoden, 15. Aufl. Springer, Berlin Backhaus K, Erichson B, Plinke W, Weiber R (2018) Multivariate Analysemethoden, 15. Aufl. Springer, Berlin
7.
Zurück zum Zitat Maaten L, Hinton G (2008) Visualizing data using t-SNE. J Mach Learn Res 9(2008):2579–2605 MATH Maaten L, Hinton G (2008) Visualizing data using t-SNE. J Mach Learn Res 9(2008):2579–2605 MATH
Metadaten
Titel
Visualisierung und Deep Learning in der Data Science
verfasst von
Jens Kaufmann
Daniel Retkowitz
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33813-8_2

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