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Machine Learning for Health Informatics, Fachbücher von Andreas Holzinger
HCI-KDD Expertennetzwerk Der Herausgeber Andreas Holzinger ist Leiter der Holzinger Gruppe, HCIKDD, Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Dokumentation an der Medizinischen Universität Graz sowie ausserordentlicher Professor für Angewandte Informatik an der Fakultät für Informatik und Biomedizinische Technik der Technischen Universität Graz. Derzeit ist Andreas Gastprofessor für Maschinelles Lernen in der Gesundheitsinformatik an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität Wien. Er fungiert als Berater für die Regierungen von Kanada, den USA, dem Vereinigten Königreich, der Schweiz, Frankreich, Italien und den Niederlanden, für die Deutsche Exzellenzinitiative und als nationaler Experte in der Europäischen Kommission. Seine Forschungsinteressen liegen in der Unterstützung menschlicher Intelligenz durch maschinelle Intelligenz, um Probleme in der Gesundheitsinformatik zu lösen. Andreas erwarb 1998 einen Doktortitel in Kognitionswissenschaft an der Universität Graz und seine Habilitation (zweiter Doktortitel) in Informatik an der Technischen Universität Graz im Jahr 2003. Andreas war Gastprofessor in Berlin, Innsbruck, London (zweimal) und Aachen. Er gründete das Expertennetzwerk HCIKDD, um eine synergetische Kombination von Methoden aus zwei Bereichen zu fördern, die ideale Bedingungen zur Entschlüsselung von Problemen im Verständnis von Intelligenz bieten: Mensch-Computer-Interaktion (HCI) und Wissensentdeckung/Datenanalyse (KDD), mit dem Ziel, menschliche Intelligenz durch maschinelles Lernen zu unterstützen. Andreas ist Associate Editor von Knowledge and Information Systems (KAIS), Section Editor von BMC Medical Informatics and Decision Making (MIDM) und Mitglied der IFIP WG 12.9 Computational Intelligence.
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Applied Machine Learning for Health and Fitness, Fachbücher von Kevin Ashley
Das Buch "Applied Machine Learning for Health and Fitness" von Kevin Ashley bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen im Bereich Sport, Gesundheit und Fitness. Es richtet sich an Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens und alle, die sich für die Anwendung von KI in diesen Bereichen interessieren. Mit praktischen Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Python-Codebeispielen und Jupyter-Notebooks wird der Leser durch verschiedene Methoden des maschinellen Lernens geführt, einschliesslich überwachter, unbeaufsichtigter und fortschrittlicher Verstärkungslernmethoden. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einem wertvollen Nachschlagewerk für alle, die die Möglichkeiten von KI im Sport und darüber hinaus erkunden möchten. Die anschaulichen Illustrationen und realen Beispiele fördern das Verständnis und die Umsetzung der Konzepte.
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*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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Machine Learning for Health Informatics, Fachbücher von Andreas HolzingerHCI-KDD Expertennetzwerk Der Herausgeber Andreas Holzinger ist Leiter der Holzinger Gruppe, HCIKDD, Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Dokumentation an der Medizinischen Universität Graz sowie ausserordentlicher Professor für Angewandte Informatik an der Fakultät für Informatik und Biomedizinische Technik der Technischen Universität Graz. Derzeit ist Andreas Gastprofessor für Maschinelles Lernen in der Gesundheitsinformatik an der Fakultät für Informatik der Technischen Universität Wien. Er fungiert als Berater für die Regierungen von Kanada, den USA, dem Vereinigten Königreich, der Schweiz, Frankreich, Italien und den Niederlanden, für die Deutsche Exzellenzinitiative und als nationaler Experte in der Europäischen Kommission. Seine Forschungsinteressen liegen in der Unterstützung menschlicher Intelligenz durch maschinelle Intelligenz, um Probleme in der Gesundheitsinformatik zu lösen. Andreas erwarb 1998 einen Doktortitel in Kognitionswissenschaft an der Universität Graz und seine Habilitation (zweiter Doktortitel) in Informatik an der Technischen Universität Graz im Jahr 2003. Andreas war Gastprofessor in Berlin, Innsbruck, London (zweimal) und Aachen. Er gründete das Expertennetzwerk HCIKDD, um eine synergetische Kombination von Methoden aus zwei Bereichen zu fördern, die ideale Bedingungen zur Entschlüsselung von Problemen im Verständnis von Intelligenz bieten: Mensch-Computer-Interaktion (HCI) und Wissensentdeckung/Datenanalyse (KDD), mit dem Ziel, menschliche Intelligenz durch maschinelles Lernen zu unterstützen. Andreas ist Associate Editor von Knowledge and Information Systems (KAIS), Section Editor von BMC Medical Informatics and Decision Making (MIDM) und Mitglied der IFIP WG 12.9 Computational Intelligence.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Machine Learning for Health and Fitness, Fachbücher von Kevin AshleyDas Buch "Applied Machine Learning for Health and Fitness" von Kevin Ashley bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen im Bereich Sport, Gesundheit und Fitness. Es richtet sich an Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens und alle, die sich für die Anwendung von KI in diesen Bereichen interessieren. Mit praktischen Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Python-Codebeispielen und Jupyter-Notebooks wird der Leser durch verschiedene Methoden des maschinellen Lernens geführt, einschliesslich überwachter, unbeaufsichtigter und fortschrittlicher Verstärkungslernmethoden. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einem wertvollen Nachschlagewerk für alle, die die Möglichkeiten von KI im Sport und darüber hinaus erkunden möchten. Die anschaulichen Illustrationen und realen Beispiele fördern das Verständnis und die Umsetzung der Konzepte.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*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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