Neugierige Strukturvorschläge im maschinellen Lernen: Eine technikphilosophische Verortung

Harrach, Sebastian

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%T Neugierige Strukturvorschläge im maschinellen Lernen: Eine technikphilosophische Verortung
%A Harrach, Sebastian
%P 333
%D 2014
%I transcript Verlag
%K Maschinelles Lernen; Mensch-Computer-Interaktion; Big Data; Technikphilosophie; Medienphilosophie; Machine Learning; Human-computer Interaction; Philosophy of Technology; Media Philosophy
%@ 2702-9042
%@ 978-3-8394-2705-7
%~ transcript Verlag
%> https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-92322-2
%U https://www.transcript-verlag.de/shopMedia/openaccess/pdf/oa9783839427057.pdf
%X 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.
%C DEU
%C Bielefeld
%G de
%9 Monographie
%W GESIS - http://www.gesis.org
%~ SSOAR - http://www.ssoar.info