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Neugierige Strukturvorschläge im maschinellen Lernen
Sebastian Harrach
2014
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Dieser Band beschäftigt sich mit dem maschinellen Lernen - der Autoadaption von algorithmischen Artefakten - als Thema interdisziplinärer Diskurse zu beispielsweise Selbstorganisation oder schwacher künstlicher Intelligenz. Anknüpfend an Heidegger, Goodman und Hubig ermöglicht die Studie einen systematischen interdisziplinären Zugang zu maschinellem Lernen, indem seine Charakteristika - etwa künstliche neuronale Netze oder evolutionäres Lernen - präzise, aber dennoch interdisziplinär verständlich beschrieben werden. Darauf aufbauend nimmt Sebastian Harrach eine technikphilosophische Verortung des maschinellen Lernens vor und geht exemplarisch den Denkrichtungen einer interdisziplinären Diskussion nach.
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- 6 - pdf (CC BY-NC) at OAPEN Library.
Keywords
- big data
- Computer Sciences
- Computing & information technology
- Ethical & social aspects of IT
- Human-computer interaction
- Humanities
- Informatik
- Information technology: general issues
- Machine learning
- Maschinelles Lernen
- Media Philosophy
- Media Studies
- Medienphilosophie
- Mensch-Computer-Interaktion
- Philosophie
- Philosophy
- Philosophy of Technology
- Selbstorganisation
- self-organization
- Society & culture: general
- Society & Social Sciences
- Technik
- Technikphilosophie
- Technology
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DOI: 10.14361/transcript.9783839427057Editions