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Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen im

Dokument-Nr.:  F-ALTI

UNIDOG-Autor: FBerkaN94

Zugehöriger Dozent(en):
(Nicht Verfasser des Dokuments)

Dr. Michael Wahl


Kauf- / Tauschwert: 5,00 €
Kategorie: Seminar-, Haus- und Abschlussarbeiten
Dokument-Typ: Seminar- / Hausarbeit (Note 2)
Seiten: 18
Semester: WS2016-2017

Erzielte Note:
1,7

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Inhalt / Beschreibung

Titel: Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen im

Data-Mining

Abbildungsverzeichnis  II

1 Einleitung 1

1.1 Relevanz des Themas und Problemstellung  1

1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit 2

2 Definitorische Grundlagen  3

2.1 Künstliche Intelligenz 3

2.2 Künstliche neuronale Netze  3

2.3 Data-Mining  4

3 Lernverfahren von künstlichen neuronalen Netzen 5

3.1 Überwachtes Lernen 5

3.2 Unüberwachtes Lernen  5

3.3 Bestärkendes Lernen 6

4 Künstliche neuronale Netze im Data-Mining  6

4.1 Aufbau und Arbeitsweise von künstlichen Neuronen  6

4.2 Klassifikation 8

4.2.1 Backpropagation-Netze  8

4.2.2 Hopfield-Netze  10

4.3 Clusteranalyse  11

4.3.1 Selbstorganisierende Karten 11

4.3.2 ART-Netze 11

5 Fazit 13

5.1 Erkenntnisse und Grenzen der Arbeit  13

5.2 Weiterer Forschungsbedarf und Ausblick  14

Literaturverzeichnis  III

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Kicoz 26.01.2019
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