Skip to main content

Daten

Der unsichtbare Rohstoff

  • Chapter
  • First Online:
  • 18k Accesses

Zusammenfassung

Lisas Cousin Fred hat mit einigen Freunden ein Streaming-Start-up gegründet. Um Vorhersagen über die Filmvorlieben ihrer Abonnenten machen zu können, möchten die Jungunternehmer Methoden des maschinellen Lernens verwenden und benötigen dafür viele Daten. Was genau Daten sind und worauf man bei der Datensammlung und Datenaufbereitung achten sollte, schauen wir uns gemeinsam mit Lisa und Fred an.

This is a preview of subscription content, log in via an institution.

Buying options

eBook
USD   19.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD   29.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Learn about institutional subscriptions

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Alexandros Gilch .

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2019 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Gilch, A., Schüler, T. (2019). Daten. In: Kersting, K., Lampert, C., Rothkopf, C. (eds) Wie Maschinen lernen. Springer, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-26763-6_4

Download citation

Publish with us

Policies and ethics