Analyse der Weinqualität mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen [German]

by Pankaj Agarkar, Anita Mahajan, Neha Sharma

Die Weinqualit t ist sowohl f r die Verbraucher als auch f r die Weinindustrie wichtig. Die herk mmliche Methode (durch einen erfahrenen Weintester) zur Messung der Weinqualit t kann teuer und zeitaufw ndig sein. Heutzutage sind maschinelle Lernmodelle die wichtigsten Werkzeuge, um menschliches Eingreifen zu ersetzen. Als Teilbereich der k nstlichen Intelligenz (KI) zielt maschinelles Lernen (ML) darauf ab, die Struktur der Daten zu verstehen und sie in Modelle einzupassen, die sp ter auf unbekannte Daten angewendet werden k nnen, um die gew nschte Aufgabe zu erf llen. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen wie der Wirtschaft, der Medizin und der Astrophysik h ufig eingesetzt, um nur einige und viele andere wissenschaftliche Probleme zu nennen. Inspiriert durch den Erfolg der k nstlichen Intelligenz in verschiedenen Sektoren k nnen wir sie f r die Vorhersage der Weinqualit t auf der Grundlage verschiedener physikalisch-chemischer Eigenschaften des Weins nutzen. Unter verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens analysieren wir die Leistung der Ensemble-ML-Methoden Extremely Randomized Trees (Extra Trees), Extreme Gradient Boosting (XG Boost) und Light Gradient-Boosting Machine (Light GBM). Diese Arbeit zeigt, wie mithilfe der statistischen Datenanalyse die Komponenten identifiziert werden k nnen, die die Weinqualit t vor der Produktion haupts chlich steuern.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6206404528
• ISBN13: 9786206404521
• Release Date: August 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 92 Pages
• Weight: 0.32 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"