Datengewinnung: Erkenntnisse gewinnen durch algorithmische Intelligenz und maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen: Erforscht die Schnittstelle zwischen Data Mining und maschinellem Lernen und zeigt, wie Modelle trainiert werden können, um Muster zu erkennen und Vorhersagen in Robotersystemen zu treffen.

Text Mining: Befasst sich mit Text Mining und zeigt, wie Robotersysteme nützliche Informationen aus unstrukturierten Textdaten extrahieren können.

Assoziationsregellernen: Stellt Assoziationsregel-Mining-Techniken vor, um verborgene Beziehungen in Daten aufzudecken, die für die Verbesserung der Entscheidungsfindung bei Robotern von entscheidender Bedeutung sind.

Unstrukturierte Daten: Bespricht die Herausforderungen und Methoden für den Umgang mit unstrukturierten Daten wie Bildern oder Audio im Kontext der Robotik.

Konzeptdrift: Dieses Kapitel erklärt, wie sich Modelle des maschinellen Lernens im Laufe der Zeit anpassen, wenn neue Daten Änderungen mit sich bringen, die sich auf die Leistung des Roboters auswirken.

Weka (Software): Behandelt die Verwendung von Weka, einer beliebten Open-Source-Software für Data Mining, zur Implementierung verschiedener Mining-Algorithmen in Roboteranwendungen.

Profiling (Informationswissenschaft): Konzentriert sich auf Profiling-Techniken, die zum Verständnis des Verhaltens von Systemen und zur Vorhersage zukünftiger Aktionen verwendet werden, um die Entscheidungsfindung von Robotern zu verbessern.

Datenanalyse zur Betrugserkennung: Untersucht, wie Data Mining Robotern helfen kann, Betrug und Anomalien in verschiedenen Bereichen wie Finanzen oder Sicherheit zu erkennen.

ELKI: Bietet einen tiefen Einblick in das ELKI-Framework, das für fortgeschrittene Data Mining-Techniken nützlich ist und auf Robotersysteme angewendet wird.

Pädagogisches Data Mining: Untersucht, wie pädagogisches Data Mining robotergestützte Lernumgebungen und personalisierte Bildung verbessern kann.

Wissensextraktion: Untersucht den Prozess der Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus großen Datensätzen, um Robotern zu besseren Entscheidungen zu verhelfen.

Datenwissenschaft: Stellt die Datenwissenschaft als integralen Bestandteil der Robotik vor und bietet die Grundlage für den Bau intelligenterer, leistungsfähigerer Roboter.

Massive Online-Analyse: Bespricht Techniken zur Verarbeitung riesiger Datensätze in Echtzeit, um sicherzustellen, dass sich Roboter sofort an neue Informationen anpassen können.

Beispiele für Data Mining: Dieses Kapitel präsentiert Beispiele aus der Praxis für Data Mining-Anwendungen in der Robotik und zeigt deren praktischen Nutzen.

Künstliche Intelligenz: Untersucht, wie künstliche Intelligenz in Data Mining-Techniken integriert wird, um Robotern erweiterte Entscheidungsfähigkeiten zu verleihen.

Überwachtes Lernen: Konzentriert sich auf überwachte Lernmodelle und wie sie verwendet werden, um Roboter anhand gekennzeichneter Daten für bestimmte Aufgaben zu trainieren.

Neuronales Netzwerk (Maschinelles Lernen): Stellt neuronale Netzwerke vor und zeigt, wie sie menschliche Gehirnfunktionen nachahmen, was für fortschrittliche Robotik und autonome Systeme unerlässlich ist.

Mustererkennung: Bespricht Mustererkennungstechniken, mit denen Roboter Objekte, Gesten oder Sprache anhand von Rohdaten identifizieren können.

Unüberwachtes Lernen: Behandelt unüberwachte Lerntechniken, mit denen Roboter aus Daten ohne vordefinierte Kennzeichnungen lernen und so eine größere Autonomie erreichen können.

Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze: Erklärt die entscheidende Rolle von Datensätzen bei der Auswertung und Verfeinerung von Modellen des maschinellen Lernens sowie bei der Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Robotern.