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Lernmodelle und induktive Methoden, - Bernhard Lauth
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Bernhard Lauth:

Lernmodelle und induktive Methoden, - Erstausgabe

1998, ISBN: 3860646907

Taschenbuch, ID: 4292218367

[EAN: 9783860646908], Neubuch, [PU: Verlag Dr. Kovac, Hamburg], INDUKTIVE LOGIK, INDUKTIONSPROBLEM, LERNMODELLE, L-STRUKTUR, LIMES-BESTÄTIGUNG, LERNENDE AUTOMATEN, LERNTHEORIE, WISSENSCHAFTSTHEORIE, GESCHICHTSWISSENSCHAFTEN, HABILITATION, BOETHIANA - Forschungsergebnisse zur Philosophie, Band 32 152 pages. Das Induktionsproblem gehört zu den zentralen Themen der Wissenschaftsphilosophie und Erkenntnistheorie. In seiner klassischen Version bei David Hume ging es um die Extrapolation von vergangenen Beobachtungen (Messungen, Experimenten) auf zukünftige Ereignisse und damit um die Legitimation von wissenschaftlichen Prognosen. Damit eng verbunden ist das Problem der induktiven Verallgemeinerung von empirischen Regelmäßigkeiten, also der Schluss von einer endlichen Stichprobe auf eine (eventuell unendliche) Grundgesamtheit. Das Problem besteht darin, dass induktive Schlüsse dieser Art mit Mitteln der deduktiven Logik nicht zu rechtfertigen sind, weil die Konklusionen nicht deduktiv aus den Daten (den Prämissen) ableitbar sind. Nach Popper erfordert die Begründung von induktiven Schlüssen ein Induktionsprinzip, d.h. eine Art Regel, die - ähnlich wie die Regeln der deduktiven Logik - einen logischen Zusammenhang zwischen den Prämissen und den Konklusionen der Schlüsse herstellen soll. Ein solches Induktionsprinzip kann jedoch weder mit logischen noch mit empirischen Methoden begründet oder gerechtfertigt werden. Viele Wissenschaftler haben daraus den Schluss gezogen, dass das Induktionsproblem keine positive Lösung hat. Der Verfasser dieser Studie interpretiert die induktiven Methoden nun in einem ganz anderen Sinn, als Strategien der Wahrheitsfindung unter Bedingungen von unvollständiger Information. Die hier vertretene Auffassung besagt, dass es sich bei induktiven Methoden um Lernverfahren handelt, die durch ihre Konvergenzeigenschaften bei wachsendem "Stichprobenumfang" zu charakterisieren sind. Die Analyse von induktiven Methoden unter dem Gesichtspunkt ihrer Konvergenzeigenschaften ist in jüngerer Zeit vor allem in den Computer-Wissenschaften (computational learning theory) betrieben worden. Im Unterschied zu empirischen Lerntheorien (etwa in der kognitiven Psychologie) geht es dabei nicht um deskriptive Modelle zur Beschreibung von menschlichem Lernverhalten, sondern um konstruktive Modelle, d.h. um die Konstruktion von Lernverfahren bzw. Lernalgorithmen, die unter geeigneten Voraussetzungen über die relevanten Hypothesen und Daten zuverlässig zu korrekten Ergebnissen konvergieren. Im Rahmen dieser Arbeit wird zunächst ein allgemeiner Bezugsrahmen für die Analyse von induktiven Lernprozessen entwickelt, wobei der Begriff der Lernmodelle grundlegend ist. Es folgt die Untersuchung von Anwendungen der Theorie auf Sprachen erster Stufe. Dabei geht es hauptsächlich um Verfahren zur induktiven Axiomatisierung von L-Strukturen für verschiedene Komplexitätsklassen von L-Sätzen. Zuletzt werden lerntheoretische Verfahren in einem strukturalistischen Kontext untersucht, wobei der Schwerpunkt auf der Limes-Bestätigung von empirischen Hypothesen liegt.

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[EAN: 9783860646908], Neubuch, [PU: Verlag Dr. Kovac, Hamburg], INDUKTIVE LOGIK, INDUKTIONSPROBLEM, LERNMODELLE, L-STRUKTUR, LIMES-BESTÄTIGUNG, LERNENDE AUTOMATEN, LERNTHEORIE, WISSENSCHAFTSTHEORIE, GESCHICHTSWISSENSCHAFTEN, HABILITATION, BOETHIANA - Forschungsergebnisse zur Philosophie, Band 32 152 pages. Das Induktionsproblem gehört zu den zentralen Themen der Wissenschaftsphilosophie und Erkenntnistheorie. In seiner klassischen Version bei David Hume ging es um die Extrapolation von vergangenen Beobachtungen (Messungen, Experimenten) auf zukünftige Ereignisse und damit um die Legitimation von wissenschaftlichen Prognosen. Damit eng verbunden ist das Problem der induktiven Verallgemeinerung von empirischen Regelmäßigkeiten, also der Schluss von einer endlichen Stichprobe auf eine (eventuell unendliche) Grundgesamtheit. Das Problem besteht darin, dass induktive Schlüsse dieser Art mit Mitteln der deduktiven Logik nicht zu rechtfertigen sind, weil die Konklusionen nicht deduktiv aus den Daten (den Prämissen) ableitbar sind. Nach Popper erfordert die Begründung von induktiven Schlüssen ein Induktionsprinzip, d.h. eine Art Regel, die - ähnlich wie die Regeln der deduktiven Logik - einen logischen Zusammenhang zwischen den Prämissen und den Konklusionen der Schlüsse herstellen soll. Ein solches Induktionsprinzip kann jedoch weder mit logischen noch mit empirischen Methoden begründet oder gerechtfertigt werden. Viele Wissenschaftler haben daraus den Schluss gezogen, dass das Induktionsproblem keine positive Lösung hat. Der Verfasser dieser Studie interpretiert die induktiven Methoden nun in einem ganz anderen Sinn, als Strategien der Wahrheitsfindung unter Bedingungen von unvollständiger Information. Die hier vertretene Auffassung besagt, dass es sich bei induktiven Methoden um Lernverfahren handelt, die durch ihre Konvergenzeigenschaften bei wachsendem "Stichprobenumfang" zu charakterisieren sind. Die Analyse von induktiven Methoden unter dem Gesichtspunkt ihrer Konvergenzeigenschaften ist in jüngerer Zeit vor allem in den Computer-Wissenschaften (computational learning theory) betrieben worden. Im Unterschied zu empirischen Lerntheorien (etwa in der kognitiven Psychologie) geht es dabei nicht um deskriptive Modelle zur Beschreibung von menschlichem Lernverhalten, sondern um konstruktive Modelle, d.h. um die Konstruktion von Lernverfahren bzw. Lernalgorithmen, die unter geeigneten Voraussetzungen über die relevanten Hypothesen und Daten zuverlässig zu korrekten Ergebnissen konvergieren. Im Rahmen dieser Arbeit wird zunächst ein allgemeiner Bezugsrahmen für die Analyse von induktiven Lernprozessen entwickelt, wobei der Begriff der Lernmodelle grundlegend ist. Es folgt die Untersuchung von Anwendungen der Theorie auf Sprachen erster Stufe. Dabei geht es hauptsächlich um Verfahren zur induktiven Axiomatisierung von L-Strukturen für verschiedene Komplexitätsklassen von L-Sätzen. Zuletzt werden lerntheoretische Verfahren in einem strukturalistischen Kontext untersucht, wobei der Schwerpunkt auf der Limes-Bestätigung von empirischen Hypothesen liegt.

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Lernmodelle und induktive Methoden . - neues Buch

ISBN: 3860646907

[SR: 4536492], Broschiert, [EAN: 9783860646908], Verlag Dr. Kovac, Verlag Dr. Kovac, Book, [PU: Verlag Dr. Kovac], Verlag Dr. Kovac, 295095, Wahrscheinlichkeitsrechnen, 519998, Statistik, 295093, Stochastik, 290521, Mathematik, 288100, Fachbücher, 541686, Kategorien, 186606, Bücher, 3139541, Wissenschaftstheorie, 3138111, Philosophie, 288100, Fachbücher, 541686, Kategorien, 186606, Bücher, 392151011, Allgemein, 3138111, Philosophie, 288100, Fachbücher, 541686, Kategorien, 186606, Bücher

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Lernmodelle Und Induktive Methoden - Lauth, Bernhard
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Lauth, Bernhard:
Lernmodelle Und Induktive Methoden - gebrauchtes Buch

ISBN: 9783860646908

ID: 12065776044

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Lernmodelle und induktive Methoden - Bernhard Lauth
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Bernhard Lauth:
Lernmodelle und induktive Methoden - gebunden oder broschiert

1998, ISBN: 9783860646908

ID: 5204107

Hardcover, Buch, [PU: Kovac, Dr. Verlag]

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Details zum Buch
Lernmodelle und induktive Methoden (BOETHIANA - Forschungsergebnisse zur Philosophie)
Autor:

Bernhard Lauth

Titel:

Lernmodelle und induktive Methoden (BOETHIANA - Forschungsergebnisse zur Philosophie)

ISBN-Nummer:

3860646907

Detailangaben zum Buch - Lernmodelle und induktive Methoden (BOETHIANA - Forschungsergebnisse zur Philosophie)


EAN (ISBN-13): 9783860646908
ISBN (ISBN-10): 3860646907
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 1998
Herausgeber: Verlag Dr. Kovac, Hamburg

Buch in der Datenbank seit 04.08.2008 10:35:24
Buch zuletzt gefunden am 13.07.2016 10:32:37
ISBN/EAN: 3860646907

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-86064-690-7, 978-3-86064-690-8

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