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Wilmott, Paul: Grundkurs Machine Learning
Grundkurs 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: 2327150
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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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Optimization in Machine Learning and Applications, Fachbücher von Anand J. Kulkarni, Suresh Chandra SatapathyDas Buch "Optimization in Machine Learning and Applications" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von maschinellem Lernen zur Gewinnung nützlicher Informationen aus multimodalen Daten. Es behandelt verschiedene Optimierungsmethoden, die darauf abzielen, Fehler bei der Entwicklung von Mustern und Klassifikationen zu minimieren, was wiederum die Vorhersage- und Entscheidungsfindung verbessert. Darüber hinaus werden reale Probleme des maschinellen Lernens formuliert und verschiedene AI-Lösungsansätze, sowohl eigenständig als auch hybrid, diskutiert. Das Werk schlägt zudem neuartige metaheuristische Methoden vor, um komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens zu lösen. Mit wertvollen Einblicken unterstützt das Buch die Leser dabei, neue Wege für interdisziplinäre Forschungsdiskussionen zu erkunden.128,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Distributed Machine Learning and Gradient Optimization, Fachbücher von Bin Cui, Ce Zhang, Jiawei JiangDas Buch "Distributed Machine Learning and Gradient Optimization" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in den verteilten maschinellen Lernalgorithmen, die auf Gradientenoptimierungsmethoden basieren. In der Ära von Big Data stellen grosse Datensätze erhebliche Herausforderungen für bestehende Systeme des maschinellen Lernens dar. Daher ist die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen in einer verteilten Umgebung zu einer Schlüsseltechnologie geworden. Die Forschung hat gezeigt, dass gradientenbasierte iterative Optimierung eine effektive Lösung darstellt. Das Buch konzentriert sich auf Methoden, die die grossflächige Gradientenoptimierung durch algorithmische Optimierungen und sorgfältige Systemimplementierungen beschleunigen können. Es werden drei wesentliche Techniken zur Gestaltung eines Gradientenoptimierungsalgorithmus vorgestellt, um ein verteiltes maschinelles Lernmodell zu trainieren: parallele Strategien, Datenkompression und Synchronisationsprotokolle. In einem tutorialartigen Stil behandelt es eine Vielzahl von Themen, von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu sorgfältig gestalteten Algorithmen und Systemen des verteilten maschinellen Lernens. Es richtet sich an ein breites Publikum im Bereich des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz, der Big Data und des Datenbankmanagements.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems, Fachbücher von Richard Everson, Jonathan Fieldsend, Kishalay MitraDas Fachbuch "Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Optimierungstechniken und maschinellem Lernen in der Windenergiebranche. Verfasst von Richard Everson und Jonathan Fieldsend, richtet sich das Werk an Fachleute und Studierende der Mathematik und Naturwissenschaften sowie der Informatik. Es behandelt zentrale Themen wie Unsicherheitsanalysen und deren Einfluss auf die Effizienz von Windenergieanlagen. Die erste Auflage, die 2026 veröffentlicht wird, ist in englischer Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke in moderne Technologien und Methoden zur Verbesserung der Energieumwandlungssysteme. Leserinnen und Leser können sich auf eine fundierte und praxisnahe Darstellung freuen, die sowohl theoretische als auch praktische Aspekte berücksichtigt. Das Buch ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich der Windenergie auseinandersetzen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging, Fachbücher von Federica Porta, Alessandra Bubba, Marco Viola, Tatiana Alessandro BenfenatiDas Fachbuch "Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging" bietet eine umfassende Sammlung aktueller Beiträge zur nichtlinearen Optimierung, die eine entscheidende Rolle in der Entwicklung moderner Techniken an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Bildverarbeitung spielen. Die in diesem Buch versammelten Arbeiten stammen aus dem INdAM Workshop, der vom 20. bis 24. Juni 2022 in Rom stattfand. Die behandelten Themen umfassen nicht nur nichtglatte Optimierungstechniken für modellgetriebene variationale Regularisierung, sondern auch die theoretische Analyse von Fixpunkt-Fortsetzungsalgorithmen zur Auswahl von Regularisierungsparametern für lineare Inversionsprobleme in der Bildverarbeitung. Darüber hinaus werden verschiedene Perspektiven auf Support Vector Machines, die über Majorization-Minimization-Methoden trainiert werden, sowie die Verallgemeinerung bayesianischer statistischer Rahmenbedingungen auf Bildverarbeitungsprobleme behandelt. Das Buch bietet auch Benchmark-Datensätze zur Erprobung neuer Methoden und Algorithmen.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning, Optimization, and Big Data, Fachbücher von Panos M. Pardalos, Giuseppe Nicosia, Giovanni Giuffrida, Piero Conca
Das Buch "Machine Learning, Optimization, and Big Data" ist eine Sammlung von überarbeiteten und ausgewählten Beiträgen des Zweiten Internationalen Workshops zu diesen Themen, der 2016 in Volterra, Italien, stattfand. In diesem Band sind 40 sorgfältig geprüfte Arbeiten enthalten, die aus insgesamt 97 eingereichten Manuskripten ausgewählt wurden. Die Beiträge decken ein breites Spektrum an Ideen, Technologien, Algorithmen, Methoden und Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen, rechnergestützte Optimierung und Datenwissenschaft ab. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Forscher, die sich mit den neuesten Entwicklungen und Herausforderungen in diesen dynamischen und interdisziplinären Bereichen auseinandersetzen möchten. Die Vielfalt der behandelten Themen bietet wertvolle Einblicke und fördert das Verständnis für die komplexen Zusammenhänge zwischen diesen Disziplinen.
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VDM Support Vector Machine Learning
Das 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.
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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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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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Optimization in Machine Learning and Applications, Fachbücher von Anand J. Kulkarni, Suresh Chandra SatapathyDas Buch "Optimization in Machine Learning and Applications" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von maschinellem Lernen zur Gewinnung nützlicher Informationen aus multimodalen Daten. Es behandelt verschiedene Optimierungsmethoden, die darauf abzielen, Fehler bei der Entwicklung von Mustern und Klassifikationen zu minimieren, was wiederum die Vorhersage- und Entscheidungsfindung verbessert. Darüber hinaus werden reale Probleme des maschinellen Lernens formuliert und verschiedene AI-Lösungsansätze, sowohl eigenständig als auch hybrid, diskutiert. Das Werk schlägt zudem neuartige metaheuristische Methoden vor, um komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens zu lösen. Mit wertvollen Einblicken unterstützt das Buch die Leser dabei, neue Wege für interdisziplinäre Forschungsdiskussionen zu erkunden.128,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Distributed Machine Learning and Gradient Optimization, Fachbücher von Bin Cui, Ce Zhang, Jiawei JiangDas Buch "Distributed Machine Learning and Gradient Optimization" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in den verteilten maschinellen Lernalgorithmen, die auf Gradientenoptimierungsmethoden basieren. In der Ära von Big Data stellen grosse Datensätze erhebliche Herausforderungen für bestehende Systeme des maschinellen Lernens dar. Daher ist die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen in einer verteilten Umgebung zu einer Schlüsseltechnologie geworden. Die Forschung hat gezeigt, dass gradientenbasierte iterative Optimierung eine effektive Lösung darstellt. Das Buch konzentriert sich auf Methoden, die die grossflächige Gradientenoptimierung durch algorithmische Optimierungen und sorgfältige Systemimplementierungen beschleunigen können. Es werden drei wesentliche Techniken zur Gestaltung eines Gradientenoptimierungsalgorithmus vorgestellt, um ein verteiltes maschinelles Lernmodell zu trainieren: parallele Strategien, Datenkompression und Synchronisationsprotokolle. In einem tutorialartigen Stil behandelt es eine Vielzahl von Themen, von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu sorgfältig gestalteten Algorithmen und Systemen des verteilten maschinellen Lernens. Es richtet sich an ein breites Publikum im Bereich des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz, der Big Data und des Datenbankmanagements.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems, Fachbücher von Richard Everson, Jonathan Fieldsend, Kishalay MitraDas Fachbuch "Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Optimierungstechniken und maschinellem Lernen in der Windenergiebranche. Verfasst von Richard Everson und Jonathan Fieldsend, richtet sich das Werk an Fachleute und Studierende der Mathematik und Naturwissenschaften sowie der Informatik. Es behandelt zentrale Themen wie Unsicherheitsanalysen und deren Einfluss auf die Effizienz von Windenergieanlagen. Die erste Auflage, die 2026 veröffentlicht wird, ist in englischer Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke in moderne Technologien und Methoden zur Verbesserung der Energieumwandlungssysteme. Leserinnen und Leser können sich auf eine fundierte und praxisnahe Darstellung freuen, die sowohl theoretische als auch praktische Aspekte berücksichtigt. Das Buch ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich der Windenergie auseinandersetzen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging, Fachbücher von Federica Porta, Alessandra Bubba, Marco Viola, Tatiana Alessandro BenfenatiDas Fachbuch "Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging" bietet eine umfassende Sammlung aktueller Beiträge zur nichtlinearen Optimierung, die eine entscheidende Rolle in der Entwicklung moderner Techniken an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Bildverarbeitung spielen. Die in diesem Buch versammelten Arbeiten stammen aus dem INdAM Workshop, der vom 20. bis 24. Juni 2022 in Rom stattfand. Die behandelten Themen umfassen nicht nur nichtglatte Optimierungstechniken für modellgetriebene variationale Regularisierung, sondern auch die theoretische Analyse von Fixpunkt-Fortsetzungsalgorithmen zur Auswahl von Regularisierungsparametern für lineare Inversionsprobleme in der Bildverarbeitung. Darüber hinaus werden verschiedene Perspektiven auf Support Vector Machines, die über Majorization-Minimization-Methoden trainiert werden, sowie die Verallgemeinerung bayesianischer statistischer Rahmenbedingungen auf Bildverarbeitungsprobleme behandelt. Das Buch bietet auch Benchmark-Datensätze zur Erprobung neuer Methoden und Algorithmen.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Optimization, and Big Data, Fachbücher von Panos M. Pardalos, Giuseppe Nicosia, Giovanni Giuffrida, Piero ConcaDas Buch "Machine Learning, Optimization, and Big Data" ist eine Sammlung von überarbeiteten und ausgewählten Beiträgen des Zweiten Internationalen Workshops zu diesen Themen, der 2016 in Volterra, Italien, stattfand. In diesem Band sind 40 sorgfältig geprüfte Arbeiten enthalten, die aus insgesamt 97 eingereichten Manuskripten ausgewählt wurden. Die Beiträge decken ein breites Spektrum an Ideen, Technologien, Algorithmen, Methoden und Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen, rechnergestützte Optimierung und Datenwissenschaft ab. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Forscher, die sich mit den neuesten Entwicklungen und Herausforderungen in diesen dynamischen und interdisziplinären Bereichen auseinandersetzen möchten. Die Vielfalt der behandelten Themen bietet wertvolle Einblicke und fördert das Verständnis für die komplexen Zusammenhänge zwischen diesen Disziplinen.53,49 €*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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