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Innovations in Machine Learning, Fachbücher von Dawn E. Holmes
"Innovations in Machine Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens beschäftigt. Es vereint Beiträge von führenden Forschenden und bietet einen umfassenden Überblick über die drei Hauptsysteme des Lernens: symbolisches Lernen, neuronale Netzwerke und genetische Algorithmen. Darüber hinaus enthält das Buch ein Tutorial zu kausalen Einflüssen, was es zu einer wertvollen Ressource für Studierende und Fachleute im Bereich der künstlichen Intelligenz macht. Die neun Kapitel sind so gestaltet, dass sie unabhängig voneinander gelesen werden können, was den Zugang zu den verschiedenen Themen erleichtert. Dieses Buch ist sowohl für Theoretiker als auch für Praktiker von Bedeutung und bietet Einblicke in die aktuellen Forschungstrends.
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Blockchain and Machine Learning Innovations, Fachbücher von Sheikh Mohammad Idrees, Mariusz Nowostawski, Roshan Jameel
Das Buch "Blockchain and Machine Learning Innovations" bietet eine umfassende Analyse der Schnittstelle zwischen Blockchain-Technologie und maschinellem Lernen. In einer Zeit, in der Daten und Dezentralisierung die Geschäftswelt prägen, beleuchtet dieses Werk, wie diese beiden innovativen Technologien zusammenwirken, um neue Lösungen zu schaffen und bestehende Herausforderungen zu bewältigen. Die Autoren Mariusz Nowostawski und Roshan Jameel präsentieren fundierte Einblicke, praxisnahe Anwendungen und zukunftsweisende Konzepte, die sowohl Fachleuten als auch Interessierten helfen, die Potenziale dieser Technologien zu erkennen. Leser erfahren, wie sie Blockchain und maschinelles Lernen effektiv nutzen können, um in der sich schnell entwickelnden Technologielandschaft erfolgreich zu sein. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die die Zukunft der Technologie aktiv mitgestalten möchten.
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Innovations in Machine and Deep Learning, Fachbücher von Alejandro Rosete, Bernabé Dorronsoro, Gilberto Rivera, Nelson Rangel-ValdezDas Buch "Innovations in Machine and Deep Learning" bietet einen umfassenden Überblick über die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Es richtet sich an ein breites Publikum, darunter Studierende, Fachkräfte, Wissenschaftler und Entscheidungsträger, die sich für die neuesten Entwicklungen in der Maschinen- und Tiefenlernen-Technologie interessieren. Die Autoren präsentieren eine Vielzahl erfolgreicher Anwendungen von KI, die in Bereichen wie Gesundheitswesen, Nachhaltigkeit, Risikomanagement und Industrie 4.0 implementiert wurden. Die behandelten Themen umfassen unter anderem maschinelles Lernen, tiefes Lernen, Entscheidungsfindung, Mustererkennung und interpretierbare KI. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Chancen der KI auseinandersetzen möchten und bietet sowohl theoretische als auch praktische Einblicke.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wilmott, Paul: Grundkurs Machine LearningGrundkurs Machine Learning , Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 228, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 232715029,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning in JavaScript, Fachbücher von Charlie Gerard"Practical Machine Learning in JavaScript" ist ein Fachbuch, das sich an Webentwickler richtet, die eine praxisnahe Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens suchen. Es ermöglicht den Leserinnen und Lesern, maschinelles Lernen in ihre Webanwendungen zu integrieren, ohne eine neue Programmiersprache erlernen zu müssen. Das Buch bietet eine ausgewogene Mischung aus theoretischem Wissen und praktischen Beispielen, die auf TensorFlow.js basieren. Durch die Verwendung von Codebeispielen und Projektanleitungen wird ein tieferes Verständnis für die Möglichkeiten des maschinellen Lernens vermittelt. Die Leserinnen und Leser erfahren, wie diese Technologien die Zukunft der Programmierung und insbesondere der Webentwicklung beeinflussen können. In einer Zeit, in der maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen, von Gesundheitswesen bis Kunst, an Bedeutung gewinnt, ist dieses Buch ein wertvolles Werkzeug, um im Technologiebereich relevant zu bleiben und neue Trends sowie Best Practices zu erlernen.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Hyperparameter Optimization in Machine Learning, Fachbücher von Tanay Agrawal
Das Buch "Hyperparameter Optimization in Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Feinabstimmung von Hyperparametern in maschinellen Lernmodellen. Es behandelt die grundlegenden Konzepte von Hyperparametern und deren Einfluss auf verschiedene Aspekte von Modellen. Der Autor, Tanay Agrawal, führt die Leser durch eine schrittweise Anleitung zur Hyperparameter-Optimierung, beginnend mit einfachen Algorithmen und fortschreitend zu komplexeren Methoden. Besondere Aufmerksamkeit wird den Herausforderungen von Zeit- und Speicherbeschränkungen gewidmet, wobei verteilte Optimierungsmethoden vorgestellt werden. Zudem wird die bayesianische Optimierung behandelt, die aus vorherigen Erfahrungen lernt, um die Effizienz der Hyperparametersuche zu steigern. Das Buch beleuchtet auch verschiedene Frameworks wie Hyperopt und Optuna, die sequentielle modellbasierte globale Optimierungsalgorithmen implementieren. Abschliessend wird die Rolle der Hyperparameter-Optimierung in der automatisierten maschinellen Lernpraxis zusammengefasst und ein Tutorial zur Erstellung eines eigenen AutoML-Skripts angeboten.
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander Jung
Das Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.
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Innovations in Machine Learning, Fachbücher von Dawn E. Holmes"Innovations in Machine Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens beschäftigt. Es vereint Beiträge von führenden Forschenden und bietet einen umfassenden Überblick über die drei Hauptsysteme des Lernens: symbolisches Lernen, neuronale Netzwerke und genetische Algorithmen. Darüber hinaus enthält das Buch ein Tutorial zu kausalen Einflüssen, was es zu einer wertvollen Ressource für Studierende und Fachleute im Bereich der künstlichen Intelligenz macht. Die neun Kapitel sind so gestaltet, dass sie unabhängig voneinander gelesen werden können, was den Zugang zu den verschiedenen Themen erleichtert. Dieses Buch ist sowohl für Theoretiker als auch für Praktiker von Bedeutung und bietet Einblicke in die aktuellen Forschungstrends.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Blockchain and Machine Learning Innovations, Fachbücher von Sheikh Mohammad Idrees, Mariusz Nowostawski, Roshan JameelDas Buch "Blockchain and Machine Learning Innovations" bietet eine umfassende Analyse der Schnittstelle zwischen Blockchain-Technologie und maschinellem Lernen. In einer Zeit, in der Daten und Dezentralisierung die Geschäftswelt prägen, beleuchtet dieses Werk, wie diese beiden innovativen Technologien zusammenwirken, um neue Lösungen zu schaffen und bestehende Herausforderungen zu bewältigen. Die Autoren Mariusz Nowostawski und Roshan Jameel präsentieren fundierte Einblicke, praxisnahe Anwendungen und zukunftsweisende Konzepte, die sowohl Fachleuten als auch Interessierten helfen, die Potenziale dieser Technologien zu erkennen. Leser erfahren, wie sie Blockchain und maschinelles Lernen effektiv nutzen können, um in der sich schnell entwickelnden Technologielandschaft erfolgreich zu sein. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die die Zukunft der Technologie aktiv mitgestalten möchten.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Innovations in Machine and Deep Learning, Fachbücher von Alejandro Rosete, Bernabé Dorronsoro, Gilberto Rivera, Nelson Rangel-ValdezDas Buch "Innovations in Machine and Deep Learning" bietet einen umfassenden Überblick über die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Es richtet sich an ein breites Publikum, darunter Studierende, Fachkräfte, Wissenschaftler und Entscheidungsträger, die sich für die neuesten Entwicklungen in der Maschinen- und Tiefenlernen-Technologie interessieren. Die Autoren präsentieren eine Vielzahl erfolgreicher Anwendungen von KI, die in Bereichen wie Gesundheitswesen, Nachhaltigkeit, Risikomanagement und Industrie 4.0 implementiert wurden. Die behandelten Themen umfassen unter anderem maschinelles Lernen, tiefes Lernen, Entscheidungsfindung, Mustererkennung und interpretierbare KI. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Chancen der KI auseinandersetzen möchten und bietet sowohl theoretische als auch praktische Einblicke.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wilmott, Paul: Grundkurs Machine LearningGrundkurs Machine Learning , Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 228, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 232715029,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning in JavaScript, Fachbücher von Charlie Gerard"Practical Machine Learning in JavaScript" ist ein Fachbuch, das sich an Webentwickler richtet, die eine praxisnahe Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens suchen. Es ermöglicht den Leserinnen und Lesern, maschinelles Lernen in ihre Webanwendungen zu integrieren, ohne eine neue Programmiersprache erlernen zu müssen. Das Buch bietet eine ausgewogene Mischung aus theoretischem Wissen und praktischen Beispielen, die auf TensorFlow.js basieren. Durch die Verwendung von Codebeispielen und Projektanleitungen wird ein tieferes Verständnis für die Möglichkeiten des maschinellen Lernens vermittelt. Die Leserinnen und Leser erfahren, wie diese Technologien die Zukunft der Programmierung und insbesondere der Webentwicklung beeinflussen können. In einer Zeit, in der maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen, von Gesundheitswesen bis Kunst, an Bedeutung gewinnt, ist dieses Buch ein wertvolles Werkzeug, um im Technologiebereich relevant zu bleiben und neue Trends sowie Best Practices zu erlernen.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hyperparameter Optimization in Machine Learning, Fachbücher von Tanay AgrawalDas Buch "Hyperparameter Optimization in Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Feinabstimmung von Hyperparametern in maschinellen Lernmodellen. Es behandelt die grundlegenden Konzepte von Hyperparametern und deren Einfluss auf verschiedene Aspekte von Modellen. Der Autor, Tanay Agrawal, führt die Leser durch eine schrittweise Anleitung zur Hyperparameter-Optimierung, beginnend mit einfachen Algorithmen und fortschreitend zu komplexeren Methoden. Besondere Aufmerksamkeit wird den Herausforderungen von Zeit- und Speicherbeschränkungen gewidmet, wobei verteilte Optimierungsmethoden vorgestellt werden. Zudem wird die bayesianische Optimierung behandelt, die aus vorherigen Erfahrungen lernt, um die Effizienz der Hyperparametersuche zu steigern. Das Buch beleuchtet auch verschiedene Frameworks wie Hyperopt und Optuna, die sequentielle modellbasierte globale Optimierungsalgorithmen implementieren. Abschliessend wird die Rolle der Hyperparameter-Optimierung in der automatisierten maschinellen Lernpraxis zusammengefasst und ein Tutorial zur Erstellung eines eigenen AutoML-Skripts angeboten.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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