Machine Learning and Knowledge Extraction (Paperback)

Sprache: Englisch

Verlag: Eliva Press, 2026

9999344712 / 9789999344715

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Paperback. Machine learning is often presented as a set of algorithms, while knowledge extraction is often presented as a set of information retrieval or data mining techniques. In practice, the two fields meet in operational systems that must transform records, documents, images, events, and conversations into knowledge that people can understand and use. This book treats knowledge extraction as a full process rather than a single model. The process begins with the definition of a question and ends with a maintained knowledge product: a classification, a summary, a knowledge graph, a decision rule, a searchable index, a report, or an interface used in daily work. The chapters move from conceptual foundations to project execution. They discuss data sources, representation, supervised and unsupervised learning, natural language processing, knowledge graphs, evaluation, interpretability, deployment, and governance. The approach is practical and interdisciplinary. It recognizes that technical performance is important, but that extracted knowledge must also be useful, auditable, fair, and explainable. A project that cannot be trusted or maintained cannot be considered successful, even if its model scores appear strong. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9789999344715

Titel
Machine Learning and Knowledge Extraction (Paperback)
Autor
Elias Hartmann
Verlag
Eliva Press
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
new
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
9999344712
ISBN-13
9789999344715

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