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Analysis and Design of Machine Learning Techniques: Evolutionary Solutions for Regression, Prediction, and Control Problems

Analysis and Design of Machine Learning Techniques: Evolutionary Solutions for Regression, Prediction, and Control Problems
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 401377571 Druckausg.: ‡Stalph, Patrick: Analysis and design of machine learning techniques
ISBN 978-3-658-04936-2
Name Stalph, Patrick
T I T E L Analysis and Design of Machine Learning Techniques
Zusatz zum Titel Evolutionary Solutions for Regression, Prediction, and Control Problems
Verlagsort Wiesbaden ; s.l.
Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden
Erscheinungsjahr 2014
2014
Umfang Online-Ressource (XIX, 155 p. 62 illus, online resource)
Reihe SpringerLink. Bücher
Notiz / Fußnoten Description based upon print version of record
Weiterer Inhalt Introduction and MotivationIntroduction to Function Approximation and Regression -- Elementary Features of Local Learning Algorithms -- Algorithmic Description of XCSF -- How and Why XCSF works -- Evolutionary Challenges for XCSF -- Basics of Kinematic Robot Control -- Learning Directional Control of an Anthropomorphic Arm -- Visual Servoing for the iCub -- Summary and Conclusion.
Titelhinweis Druckausg.: ‡Stalph, Patrick: Analysis and design of machine learning techniques
ISBN ISBN 978-3-658-04937-9
Klassifikation TJFM
TJFD
TEC004000
TEC037000
006.31
629.8
TJ210.2-211.495
TJ163.12
ST 302
Kurzbeschreibung Manipulating or grasping objects seems like a trivial task for humans, as these are motor skills of everyday life. Nevertheless, motor skills are not easy to learn for humans and this is also an active research topic in robotics. However, most solutions are optimized for industrial applications and, thus, few are plausible explanations for human learning. The fundamental challenge, that motivates Patrick Stalph, originates from the cognitive science: How do humans learn their motor skills? The author makes a connection between robotics and cognitive sciences by analyzing motor skill learning using implementations that could be found in the human brain - at least to some extent. Therefore three suitable machine learning algorithms are selected - algorithms that are plausible from a cognitive viewpoint and feasible for the roboticist. The power and scalability of those algorithms is evaluated in theoretical simulations and more realistic scenarios with the iCub humanoid robot. Convincing results confirm the applicability of the approach, while the biological plausibility is discussed in retrospect. Contents How do humans learn their motor skills Evolutionarymachinelearningalgorithms Applicationtosimulatedrobots Target Groups Researchers interested in artificial intelligence, cognitive sciences or robotics Roboticists interested in integrating machine learning About the Author Patrick Stalph was a Ph.D. student at the chair of Cognitive Modeling, which is led by Prof. Butz at the University of Tübingen
1. Schlagwortkette Kognitionswissenschaft
Bewegungsfertigkeit
Motorisches Lernen
Maschinelles Lernen
Evolutionärer Algorithmus
Regressionsanalyse
Robotik
Bahnplanung
Humanoider Roboter
Visual servoing
SWB-Titel-Idn 402417720
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-04937-9
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
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