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Ensemble Methods for Machine Learning, Fachbücher von Gautam Kunapuli
Das Buch "Ensemble Methods for Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Ensemble-Methoden im maschinellen Lernen. Es wird erläutert, wie komplexe Probleme, die von einzelnen Modellen oder Algorithmen nicht gelöst werden können, durch die Kombination mehrerer unterschiedlicher Modelle angegangen werden können. Durch die Aggregation der Ergebnisse dieser Modelle wird eine flexible und präzise Lösung ermöglicht. Anhand praktischer Fallstudien lernen die Leser die grundlegenden Algorithmen des Ensemble-Lernens kennen und entwickeln ein tiefes Verständnis für deren Funktionsweise. Dieses Wissen ist nicht nur für Datenwissenschaftler von Bedeutung, sondern auch für alle, die in der Praxis leistungsfähige Modelle erstellen möchten. Das Buch ist somit ein wertvolles Werkzeug für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten.
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Machine Learning For Kids, Kinderbücher von Dale Lane
Eine praxisnahe, anwendungsorientierte Einführung in maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI). Erstellen Sie fesselnde KI-gestützte Spiele und Anwendungen mit der Scratch-Programmiersprache. KI leicht gemacht mit 13 Projekten. Maschinelles Lernen (auch bekannt als ML) ist einer der Grundpfeiler der KI oder künstlichen Intelligenz. KI basiert auf der Idee, dass Computer eigenständig lernen können, mit Ihrer Hilfe. Maschinelles Lernen für Kinder führt Sie schmerzlos in das Thema maschinelles Lernen ein. Mit diesem Buch und der kostenlosen, Scratch-basierten Begleitwebsite werden Sie sehen, wie einfach es ist, maschinelles Lernen in Ihre eigenen Projekte zu integrieren. Sie müssen nicht einmal wissen, wie man programmiert! Schritt für Schritt entdecken Sie, wie maschinelle Lernsysteme trainiert werden können, um Texte, Bilder, Zahlen und Geräusche zu erkennen, und wie Sie Ihre Modelle trainieren können, um sie zu verbessern. Sie verwandeln Ihre Modelle in 13 unterhaltsame Computerspiele und Apps, darunter: - Ein Spiel von Schere, Stein, Papier, das Ihre Handformen erkennt - Einen Computercharakter, der auf Beleidigungen und Komplimente reagiert - Einen interaktiven virtuellen Assistenten - Eine Filmempfehlungs-App - Eine KI-Version von Pac-Man Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich, und die Schritt-für-Schritt-Anleitungen stellen sicher, dass jeder mitmachen kann! Keine Erfahrung notwendig! Ab 12 Jahren.
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Methods of Machine Learning for Analysis and Decoupling of Power Delivery Networks on Printed C, Fachbücher von Christian Morten SchierholzDas Fachbuch 'Methods of Machine Learning for Analysis and Decoupling of Power Delivery Networks on Printed C' bietet eine fundierte Untersuchung der Anwendung künstlicher neuronaler Netze im Designprozess von Power Delivery Networks auf Leiterplatten. Es beleuchtet die Herausforderungen, die bei der Gestaltung solcher Netzwerke auftreten, und präsentiert innovative Lösungsansätze, die auf umfangreichen, physikbasierten Simulationen beruhen. Über 100.000 numerische Simulationen verschiedener Leiterplattenvarianten und mehr als 124.000 Verarbeitungen von Decoupling-Kondensator-Terminationen untermauern die vorgestellten Methoden. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen münden in die Entwicklung der öffentlich zugänglichen SI/PI-Datenbank, die als wertvolles Instrument zur Wiederverwendung von Datensätzen dient. Die Kombination aus datengetriebenen Ansätzen und einem Feintuning-Prozess zur Optimierung des Trainings künstlicher neuronaler Netze wird detailliert erläutert. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende der Elektrotechnik und IT, die an modernen Ansätzen im Bereich der Leiterplattentechnologie interessiert sind. Es bietet einen tiefen Einblick in die Integration von maschinellem Lernen in technische Designprozesse und stellt damit eine wertvolle Ressource für die Weiterentwicklung von Analyse- und Entkopplungstechniken dar.58,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading, Fachbücher von Stefan JansenPraktisches maschinelles Lernen für den algorithmischen Handel: Entwerfen und implementieren Sie Anlagestrategien basierend auf intelligenten Algorithmen, die aus Daten mit Python lernen.83,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Networking, Fachbücher von Hacène Fouchal, Éric Renault, Selma BoumerdassiDas Buch "Machine Learning for Networking" bietet eine umfassende Sammlung von überarbeiteten und ausgewählten Beiträgen der 7. Internationalen Konferenz für maschinelles Lernen im Bereich Netzwerke, die im November 2024 in Reims, Frankreich, stattfand. Herausgegeben von den Autoren Boumerdassi Selma, Renault Éric und Fouchal Hacène, behandelt es aktuelle Entwicklungen und innovative Ansätze im Bereich der Informatik, insbesondere im Kontext der Netzwerkoptimierung durch maschinelles Lernen. Mit 214 Seiten bietet das Werk eine fundierte Grundlage für Fachleute und Studierende, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der Integration von maschinellem Lernen in Netzwerktechnologien auseinandersetzen möchten. Der kartonierte Einband und die englische Sprache machen das Buch zu einer zugänglichen Ressource für ein internationales Publikum. Die Publikation ist im Jahr 2025 erschienen und stammt aus den Niederlanden, was ihre Relevanz und Aktualität im globalen Kontext unterstreicht.155,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Revolution of AI and Machine Learning for Design and Automation, Ratgeber von R. Rekha, M. V. Suganyadevi
Das Buch "Revolution of AI and Machine Learning for Design and Automation" bietet eine umfassende Untersuchung der aktuellen Trends im Ingenieurwesen, mit einem besonderen Fokus auf bahnbrechende Fortschritte, die die Zukunft der Technologie prägen. Es ist so strukturiert, dass es Wissen und Verständnis über zentrale Forschungsbereiche entwickelt, die sowohl die Industrie als auch die Wissenschaft transformieren. Die Kapitel befassen sich mit aufkommenden Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML), Big Data Analytics und dem Internet der Dinge (IoT). Jedes dieser Themen wird von renommierten Forschenden präsentiert, die an der Spitze der Innovation in ihren jeweiligen Bereichen stehen. KI und ML revolutionieren beispielsweise die Problemlösungs- und Entscheidungsprozesse in verschiedenen Sektoren, von der Gesundheitsversorgung bis zur Fertigung. Big Data Analytics liefert ohne Präzedenzfälle Einblicke, indem es riesige Datenmengen verarbeitet und so informiertere und effizientere Entscheidungen ermöglicht. Das IoT schafft vernetzte Systeme, die Automatisierung verbessern und intelligentere Umgebungen ermöglichen.
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Ensemble Methods for Machine Learning, Fachbücher von Gautam KunapuliDas Buch "Ensemble Methods for Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Ensemble-Methoden im maschinellen Lernen. Es wird erläutert, wie komplexe Probleme, die von einzelnen Modellen oder Algorithmen nicht gelöst werden können, durch die Kombination mehrerer unterschiedlicher Modelle angegangen werden können. Durch die Aggregation der Ergebnisse dieser Modelle wird eine flexible und präzise Lösung ermöglicht. Anhand praktischer Fallstudien lernen die Leser die grundlegenden Algorithmen des Ensemble-Lernens kennen und entwickeln ein tiefes Verständnis für deren Funktionsweise. Dieses Wissen ist nicht nur für Datenwissenschaftler von Bedeutung, sondern auch für alle, die in der Praxis leistungsfähige Modelle erstellen möchten. Das Buch ist somit ein wertvolles Werkzeug für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten.41,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning For Kids, Kinderbücher von Dale LaneEine praxisnahe, anwendungsorientierte Einführung in maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI). Erstellen Sie fesselnde KI-gestützte Spiele und Anwendungen mit der Scratch-Programmiersprache. KI leicht gemacht mit 13 Projekten. Maschinelles Lernen (auch bekannt als ML) ist einer der Grundpfeiler der KI oder künstlichen Intelligenz. KI basiert auf der Idee, dass Computer eigenständig lernen können, mit Ihrer Hilfe. Maschinelles Lernen für Kinder führt Sie schmerzlos in das Thema maschinelles Lernen ein. Mit diesem Buch und der kostenlosen, Scratch-basierten Begleitwebsite werden Sie sehen, wie einfach es ist, maschinelles Lernen in Ihre eigenen Projekte zu integrieren. Sie müssen nicht einmal wissen, wie man programmiert! Schritt für Schritt entdecken Sie, wie maschinelle Lernsysteme trainiert werden können, um Texte, Bilder, Zahlen und Geräusche zu erkennen, und wie Sie Ihre Modelle trainieren können, um sie zu verbessern. Sie verwandeln Ihre Modelle in 13 unterhaltsame Computerspiele und Apps, darunter: - Ein Spiel von Schere, Stein, Papier, das Ihre Handformen erkennt - Einen Computercharakter, der auf Beleidigungen und Komplimente reagiert - Einen interaktiven virtuellen Assistenten - Eine Filmempfehlungs-App - Eine KI-Version von Pac-Man Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich, und die Schritt-für-Schritt-Anleitungen stellen sicher, dass jeder mitmachen kann! Keine Erfahrung notwendig! Ab 12 Jahren.28,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Methods of Machine Learning for Analysis and Decoupling of Power Delivery Networks on Printed C, Fachbücher von Christian Morten SchierholzDas Fachbuch 'Methods of Machine Learning for Analysis and Decoupling of Power Delivery Networks on Printed C' bietet eine fundierte Untersuchung der Anwendung künstlicher neuronaler Netze im Designprozess von Power Delivery Networks auf Leiterplatten. Es beleuchtet die Herausforderungen, die bei der Gestaltung solcher Netzwerke auftreten, und präsentiert innovative Lösungsansätze, die auf umfangreichen, physikbasierten Simulationen beruhen. Über 100.000 numerische Simulationen verschiedener Leiterplattenvarianten und mehr als 124.000 Verarbeitungen von Decoupling-Kondensator-Terminationen untermauern die vorgestellten Methoden. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen münden in die Entwicklung der öffentlich zugänglichen SI/PI-Datenbank, die als wertvolles Instrument zur Wiederverwendung von Datensätzen dient. Die Kombination aus datengetriebenen Ansätzen und einem Feintuning-Prozess zur Optimierung des Trainings künstlicher neuronaler Netze wird detailliert erläutert. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende der Elektrotechnik und IT, die an modernen Ansätzen im Bereich der Leiterplattentechnologie interessiert sind. Es bietet einen tiefen Einblick in die Integration von maschinellem Lernen in technische Designprozesse und stellt damit eine wertvolle Ressource für die Weiterentwicklung von Analyse- und Entkopplungstechniken dar.58,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading, Fachbücher von Stefan JansenPraktisches maschinelles Lernen für den algorithmischen Handel: Entwerfen und implementieren Sie Anlagestrategien basierend auf intelligenten Algorithmen, die aus Daten mit Python lernen.83,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Networking, Fachbücher von Hacène Fouchal, Éric Renault, Selma BoumerdassiDas Buch "Machine Learning for Networking" bietet eine umfassende Sammlung von überarbeiteten und ausgewählten Beiträgen der 7. Internationalen Konferenz für maschinelles Lernen im Bereich Netzwerke, die im November 2024 in Reims, Frankreich, stattfand. Herausgegeben von den Autoren Boumerdassi Selma, Renault Éric und Fouchal Hacène, behandelt es aktuelle Entwicklungen und innovative Ansätze im Bereich der Informatik, insbesondere im Kontext der Netzwerkoptimierung durch maschinelles Lernen. Mit 214 Seiten bietet das Werk eine fundierte Grundlage für Fachleute und Studierende, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der Integration von maschinellem Lernen in Netzwerktechnologien auseinandersetzen möchten. Der kartonierte Einband und die englische Sprache machen das Buch zu einer zugänglichen Ressource für ein internationales Publikum. Die Publikation ist im Jahr 2025 erschienen und stammt aus den Niederlanden, was ihre Relevanz und Aktualität im globalen Kontext unterstreicht.155,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Revolution of AI and Machine Learning for Design and Automation, Ratgeber von R. Rekha, M. V. SuganyadeviDas Buch "Revolution of AI and Machine Learning for Design and Automation" bietet eine umfassende Untersuchung der aktuellen Trends im Ingenieurwesen, mit einem besonderen Fokus auf bahnbrechende Fortschritte, die die Zukunft der Technologie prägen. Es ist so strukturiert, dass es Wissen und Verständnis über zentrale Forschungsbereiche entwickelt, die sowohl die Industrie als auch die Wissenschaft transformieren. Die Kapitel befassen sich mit aufkommenden Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML), Big Data Analytics und dem Internet der Dinge (IoT). Jedes dieser Themen wird von renommierten Forschenden präsentiert, die an der Spitze der Innovation in ihren jeweiligen Bereichen stehen. KI und ML revolutionieren beispielsweise die Problemlösungs- und Entscheidungsprozesse in verschiedenen Sektoren, von der Gesundheitsversorgung bis zur Fertigung. Big Data Analytics liefert ohne Präzedenzfälle Einblicke, indem es riesige Datenmengen verarbeitet und so informiertere und effizientere Entscheidungen ermöglicht. Das IoT schafft vernetzte Systeme, die Automatisierung verbessern und intelligentere Umgebungen ermöglichen.97,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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