Fenske, Ole 1995- VerfasserIn aut Heuer, Andreas 1958- AkademischeR BetreuerIn dgs Nicolay, Robin AkademischeR BetreuerIn dgs Martens, Alke 1970- AkademischeR BetreuerIn dgs Universität Rostock Grad-verleihende Institution dgg Universität Rostock Fakultät für Informatik und Elektrotechnik Grad-verleihende Institution dgg text theses Text Hochschulschrift gw 2020 monographic XA-DE Rostock Universität publisher 2020 Rostock Universitätsbibliothek distributor ger

electronic resource

remote

Computermedien

Online-Ressource

1 Online-Ressource Im Bereich des maschinellen Lernens wird bei dem Training von neuronalen Netzen üblicherweise zwischen der Trainings- und Einsatzphase unterschieden. Ändert sich jedoch die Datenbasis bezüglich einer Domäne, so muss die Trainingsphase für ein neuronales Netz komplett neu durchgeführt werden und schon erlerntes Wissen wird dabei komplett ignoriert. Diese Arbeit beschäftigt sich mit alternativen Lernverfahren, wobei das Ziel darin besteht, das Lernen eines neuronalen Netzes effizienter bezüglich unterschiedlicher Parameter wie z. B. Trainingszeit oder benötigte Trainingsbeispiele zu gestalten.<ger> In the field of machine learning, a distinction is usually made between the training and deployment phases when training neural networks. However, if the data base changes with respect to a domain, the training phase for a neural network has to be performed completely new and already learned knowledge is completely ignored. This thesis deals with alternative learning methods, where the goal is to make the learning of a neural network more efficient with respect to different parameters, such as training time or required training examples.<eng> vorgelegt von Ole Fenske GutachterInnen: Andreas Heuer (Universität Rostock, Lehrstuhl für Datenbank- und Informationssysteme) ; Robin Nicolay (Universität Rostock, Lehrstuhl Praktische Informatik) ; Alke Martens (Universität Rostock, Lehrstuhl Praktische Informatik) Masterarbeit Universität Rostock 2021 004 006.31 004 http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002921 https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002921 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002921-9 https://d-nb.info/1293668729/34 urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002921-9 10.18453/rosdok_id00002921 1236844819 rda DE-627 210209 1747807222 20251226T191910.0 Converted from MARCXML to MODS version 3.8 using MARC21slim2MODS3-8_XSLT1-0.xsl (Revision 1.174 20250328) ger