PropertyValue
?:about
?:abstract
  • 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. (xsd:string)
?:contributor
?:dateModified
  • 2014 (xsd:gyear)
?:datePublished
  • 2014 (xsd:gyear)
?:doi
  • 10.14361/transcript.9783839427057 ()
?:duplicate
?:hasFulltext
  • true (xsd:boolean)
is ?:hasPart of
?:inLanguage
  • de (xsd:string)
?:isbn
  • 978-3-8394-2705-7 ()
?:issn
  • 2702-9042 ()
?:linksDOI
?:linksURN
?:location
is ?:mainEntity of
?:name
  • Neugierige Strukturvorschläge im maschinellen Lernen: Eine technikphilosophische Verortung (xsd:string)
?:provider
?:publicationType
  • Monographie (xsd:string)
?:publisher
?:sourceInfo
  • GESIS-SSOAR (xsd:string)
rdf:type
?:url
?:urn
  • urn:nbn:de:0168-ssoar-92322-2 ()