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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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Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?, Fachbücher von KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya
"Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?" ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen und Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens auseinandersetzt. Es bietet eine umfassende Analyse der technischen Aspekte, die für die Entwicklung effektiver Modelle erforderlich sind. Die Leser werden durch die verschiedenen Phasen des maschinellen Lernens geführt, einschliesslich der Auswahl von Modellen, der Feinabstimmung von Parametern und der Nutzung vortrainierter Modelle. Das Buch betont die Bedeutung von Innovation und kontinuierlicher Verbesserung, um die Grenzen des Machbaren zu erweitern. Es behandelt auch ethische Überlegungen und die praktische Anwendbarkeit von Modellen in realen Szenarien. Mit einem Fokus auf verschiedene Datentypen, wie numerische, textuelle und Bilddaten, bietet das Buch praktische Anwendungen, darunter prädiktive Analysen und Text Mining. Um das Verständnis zu erleichtern, wird Quellcode bereitgestellt, der sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Werkzeuge des maschinellen Lernens umfasst.
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Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Softcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya) (64893981)Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Softcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya) (64893981)171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Hardcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya, Siddhi K. Bajracharya) (71877833)Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Hardcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya, Siddhi K. Bajracharya) (71877833)171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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The Art of Machine Learning, Fachbücher von Norman MatloffLernen Sie, eine Vielzahl von Methoden des maschinellen Lernens auf reale Daten anzuwenden, mit diesem praktischen Leitfaden. Vollgepackt mit echten Datensätzen und praktischen Beispielen wird "Die Kunst des maschinellen Lernens" Ihnen helfen, ein intuitives Verständnis dafür zu entwickeln, wie und warum ML-Methoden funktionieren, ohne dass fortgeschrittene Mathematik erforderlich ist. Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie, eine Reihe leistungsstarker ML-Techniken zu implementieren, beginnend mit der k-Nearest Neighbours (k-NN)-Methode und Entscheidungsbäumen, und weiter zu Gradient Boosting, Support Vector Machines (SVMs), neuronalen Netzen und mehr. Mit Hilfe echter Datensätze werden Sie in Regressionsmodelle eintauchen, indem Sie einen Datensatz zur Fahrradverleihung verwenden, Entscheidungsbäume erkunden, indem Sie auf Daten von New Yorker Taxis zurückgreifen, und parametrische Methoden anhand von Statistiken von Baseballspielern analysieren. Sie finden auch Experten-Tipps, um häufige Probleme zu vermeiden, wie den Umgang mit schmutzigen oder unausgewogenen Daten, und wie man Fallstricke behebt. Sie werden auch lernen, wie man mit grossen Datensätzen umgeht und Techniken zur Dimensionsreduktion anwendet, Details dazu, wie der Bias-Variance Trade-off in spezifischen ML-Methoden wirkt, Modelle, die auf linearen Beziehungen basieren, einschliesslich Ridge- und LASSO-Regression, Klassifikation von Bildern und Texten in der realen Welt sowie den Umgang mit Zeitreihendaten. Maschinelles Lernen ist eine Kunst, die sorgfältige Feinabstimmung und Anpassung erfordert. Mit "Die Kunst des maschinellen Lernens" als Ihrem Leitfaden werden Sie die zugrunde liegenden Prinzipien des ML meistern, die es Ihnen ermöglichen, diese Modelle effektiv zu nutzen, anstatt nur einige Standardaktionen mit begrenztem praktischem Nutzen bereitzustellen. Voraussetzungen: Ein grundlegendes Verständnis von Grafiken und Diagrammen sowie Vertrautheit mit der Programmiersprache R.45,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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Machine Learning and AI Beyond the Basics, Fachbücher von Sebastian Raschka
Lernen Sie die Antworten auf 30 zukunftsweisende Fragen im Bereich maschinelles Lernen und KI und steigern Sie Ihre Expertise in diesem Bereich. Wenn Sie bereit sind, über grundlegende Konzepte hinauszugehen und tiefer in maschinelles Lernen, tiefes Lernen und KI einzutauchen, wird das Frage-Antwort-Format von Machine Learning Q and AI Ihnen helfen, schnell und einfach voranzukommen, ohne viel Aufwand. Entstanden aus Fragen, die häufig von Autor Sebastian Raschka gestellt werden, macht der direkte, pragmatische Ansatz dieses Buches fortgeschrittene Themen zugänglicher und wirklich ansprechend. Jedes kurze, eigenständige Kapitel behandelt eine grundlegende Frage in der KI und entfaltet sie mit klaren Erklärungen, Diagrammen und praktischen Übungen. Was ist enthalten: Fokussierte Kapitel: Wichtige Fragen in der KI werden prägnant beantwortet, und komplexe Ideen werden in leicht verdauliche Teile zerlegt. Breites Themenspektrum: Raschka behandelt Themen von neuronalen Netzwerkarchitekturen und Modellevaluierung bis hin zu Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Praktische Anwendungen: Lernen Sie Techniken zur Verbesserung der Modellleistung, Feinabstimmung grosser Modelle und mehr. Sie werden auch erkunden, wie man: - Die verschiedenen Quellen der Zufälligkeit im Training von neuronalen Netzwerken verwaltet - Encoder- und Decoder-Architekturen in grossen Sprachmodellen unterscheidet - Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen reduziert - Konfidenzintervalle für Klassifikatoren konstruiert und Modelle mit begrenzten beschrifteten Daten optimiert - Zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen wählt - Leistungsmetriken für die natürliche Sprachverarbeitung versteht - Die induktiven Verzerrungen in Vision-Transformern nachvollzieht Wenn Sie auf der Suche nach der perfekten Ressource sind, um Ihr Verständnis des maschinellen Lernens zu vertiefen, wird Machine Learning Q and AI es Ihnen leicht machen, Ihr Wissen über die Grundlagen hinaus schmerzlos zu erweitern.
27,50 €*
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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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Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?, Fachbücher von KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya"Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?" ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen und Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens auseinandersetzt. Es bietet eine umfassende Analyse der technischen Aspekte, die für die Entwicklung effektiver Modelle erforderlich sind. Die Leser werden durch die verschiedenen Phasen des maschinellen Lernens geführt, einschliesslich der Auswahl von Modellen, der Feinabstimmung von Parametern und der Nutzung vortrainierter Modelle. Das Buch betont die Bedeutung von Innovation und kontinuierlicher Verbesserung, um die Grenzen des Machbaren zu erweitern. Es behandelt auch ethische Überlegungen und die praktische Anwendbarkeit von Modellen in realen Szenarien. Mit einem Fokus auf verschiedene Datentypen, wie numerische, textuelle und Bilddaten, bietet das Buch praktische Anwendungen, darunter prädiktive Analysen und Text Mining. Um das Verständnis zu erleichtern, wird Quellcode bereitgestellt, der sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Werkzeuge des maschinellen Lernens umfasst.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Softcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya) (64893981)Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Softcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya) (64893981)171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Hardcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya, Siddhi K. Bajracharya) (71877833)Springer Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation? (Englisch, Hardcover, KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K Bajracharya, Siddhi K. Bajracharya) (71877833)171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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The Art of Machine Learning, Fachbücher von Norman MatloffLernen Sie, eine Vielzahl von Methoden des maschinellen Lernens auf reale Daten anzuwenden, mit diesem praktischen Leitfaden. Vollgepackt mit echten Datensätzen und praktischen Beispielen wird "Die Kunst des maschinellen Lernens" Ihnen helfen, ein intuitives Verständnis dafür zu entwickeln, wie und warum ML-Methoden funktionieren, ohne dass fortgeschrittene Mathematik erforderlich ist. Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie, eine Reihe leistungsstarker ML-Techniken zu implementieren, beginnend mit der k-Nearest Neighbours (k-NN)-Methode und Entscheidungsbäumen, und weiter zu Gradient Boosting, Support Vector Machines (SVMs), neuronalen Netzen und mehr. Mit Hilfe echter Datensätze werden Sie in Regressionsmodelle eintauchen, indem Sie einen Datensatz zur Fahrradverleihung verwenden, Entscheidungsbäume erkunden, indem Sie auf Daten von New Yorker Taxis zurückgreifen, und parametrische Methoden anhand von Statistiken von Baseballspielern analysieren. Sie finden auch Experten-Tipps, um häufige Probleme zu vermeiden, wie den Umgang mit schmutzigen oder unausgewogenen Daten, und wie man Fallstricke behebt. Sie werden auch lernen, wie man mit grossen Datensätzen umgeht und Techniken zur Dimensionsreduktion anwendet, Details dazu, wie der Bias-Variance Trade-off in spezifischen ML-Methoden wirkt, Modelle, die auf linearen Beziehungen basieren, einschliesslich Ridge- und LASSO-Regression, Klassifikation von Bildern und Texten in der realen Welt sowie den Umgang mit Zeitreihendaten. Maschinelles Lernen ist eine Kunst, die sorgfältige Feinabstimmung und Anpassung erfordert. Mit "Die Kunst des maschinellen Lernens" als Ihrem Leitfaden werden Sie die zugrunde liegenden Prinzipien des ML meistern, die es Ihnen ermöglichen, diese Modelle effektiv zu nutzen, anstatt nur einige Standardaktionen mit begrenztem praktischem Nutzen bereitzustellen. Voraussetzungen: Ein grundlegendes Verständnis von Grafiken und Diagrammen sowie Vertrautheit mit der Programmiersprache R.45,60 €*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.66,16 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and AI Beyond the Basics, Fachbücher von Sebastian RaschkaLernen Sie die Antworten auf 30 zukunftsweisende Fragen im Bereich maschinelles Lernen und KI und steigern Sie Ihre Expertise in diesem Bereich. Wenn Sie bereit sind, über grundlegende Konzepte hinauszugehen und tiefer in maschinelles Lernen, tiefes Lernen und KI einzutauchen, wird das Frage-Antwort-Format von Machine Learning Q and AI Ihnen helfen, schnell und einfach voranzukommen, ohne viel Aufwand. Entstanden aus Fragen, die häufig von Autor Sebastian Raschka gestellt werden, macht der direkte, pragmatische Ansatz dieses Buches fortgeschrittene Themen zugänglicher und wirklich ansprechend. Jedes kurze, eigenständige Kapitel behandelt eine grundlegende Frage in der KI und entfaltet sie mit klaren Erklärungen, Diagrammen und praktischen Übungen. Was ist enthalten: Fokussierte Kapitel: Wichtige Fragen in der KI werden prägnant beantwortet, und komplexe Ideen werden in leicht verdauliche Teile zerlegt. Breites Themenspektrum: Raschka behandelt Themen von neuronalen Netzwerkarchitekturen und Modellevaluierung bis hin zu Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Praktische Anwendungen: Lernen Sie Techniken zur Verbesserung der Modellleistung, Feinabstimmung grosser Modelle und mehr. Sie werden auch erkunden, wie man: - Die verschiedenen Quellen der Zufälligkeit im Training von neuronalen Netzwerken verwaltet - Encoder- und Decoder-Architekturen in grossen Sprachmodellen unterscheidet - Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen reduziert - Konfidenzintervalle für Klassifikatoren konstruiert und Modelle mit begrenzten beschrifteten Daten optimiert - Zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen wählt - Leistungsmetriken für die natürliche Sprachverarbeitung versteht - Die induktiven Verzerrungen in Vision-Transformern nachvollzieht Wenn Sie auf der Suche nach der perfekten Ressource sind, um Ihr Verständnis des maschinellen Lernens zu vertiefen, wird Machine Learning Q and AI es Ihnen leicht machen, Ihr Wissen über die Grundlagen hinaus schmerzlos zu erweitern.27,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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