Python Machine Learning
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bergen das Potenzial, exakte und heuristische Lösungsmethoden automatisch zu entwerfen und zu konfigurieren, die bei ausreichenden Trainingsdaten relativ einfach an eine Vielzahl von Problemstellungen anpassbar sind. Entgegen seines Rufs, eine Black Box zu sein, kann maschinelles Lernen auch strukturelle Eigenschaften guter Lösungen und vielversprechende algorithmische Komponenten aufdecken, die bisher der Aufmerksamkeit von Domänenexperten entgangen sind. Ein algorithmisches Framework, das auf maschinellem Lernen basiert, kann die Art und Weise, wie Planungsprobleme gelöst werden, grundlegend verbessern und zu neuen theoretischen Erkenntnissen sowie einer besseren Akzeptanz in der Praxis führen.