Strukturlernen graphbasierter Modelle auf der Basis verteilten Wissens

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Grundlagen
  • Graphbasierte Modelle
  • Verteiltes Wissen
  • Maschinelles Lernen
• Strukturlernen
• LAGD Hill Climbing
• Implementierung
• Evaluierung
• Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung eines neuen Algorithmus für das Strukturlernen graphbasierter Modelle. Der Schwerpunkt liegt auf der Verwendung von verteiltem Wissen, um die Effizienz und Genauigkeit des Lernprozesses zu verbessern.

• Strukturlernen graphbasierter Modelle
• Verteiltes Wissen und dessen Anwendung im maschinellen Lernen
• Entwicklung und Implementierung eines neuen Strukturlernalgorithmus
• Evaluierung der Performance des Algorithmus
• Potenzial und Anwendungsgebiete des Algorithmus in realen Szenarien

Zusammenfassung der Kapitel

• Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik des Strukturlernens ein und erläutert die Motivation für die Entwicklung eines neuen Algorithmus. Es werden die wichtigsten Herausforderungen und Ziele der Arbeit dargestellt.
• Grundlagen: In diesem Kapitel werden die grundlegenden Konzepte und Technologien erläutert, die für das Verständnis der Arbeit relevant sind. Dazu gehören graphbasierte Modelle, verteiltes Wissen und maschinelles Lernen.
• Strukturlernen: Dieses Kapitel behandelt die verschiedenen Ansätze zum Strukturlernen graphbasierter Modelle und diskutiert die Vor- und Nachteile der jeweiligen Methoden.
• LAGD Hill Climbing: Dieses Kapitel beschreibt den neuen Strukturlernalgorithmus, der im Rahmen der Arbeit entwickelt wurde. Es werden die Funktionsweise und die Besonderheiten des Algorithmus im Detail erläutert.
• Implementierung: Dieses Kapitel beschreibt die Implementierung des Algorithmus in der WEKA-Entwicklungsumgebung. Es werden die technischen Herausforderungen und die gewählten Lösungsansätze diskutiert.
• Evaluierung: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der Evaluierung des entwickelten Algorithmus. Es werden die Performance des Algorithmus in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit untersucht.

Schlüsselwörter

Strukturlernen, graphbasierte Modelle, verteiltes Wissen, maschinelles Lernen, Bayes'sche Netze, LAGD Hill Climbing, WEKA, Entwicklungsumgebung, Evaluierung, Performance, Skalierbarkeit.