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Machine Learning: Theoretical Foundations and Practical Applications, Fachbücher von Siddharth Swarup Rautaray, Manjusha Pandey
Das Buch "Machine Learning: Theoretical Foundations and Practical Applications" bietet eine umfassende Sammlung von Kapiteln, die von Experten auf dem Gebiet des maschinellen Lernens verfasst wurden. Diese Beiträge stammen aus dem 10. Industriesymposium, das im Januar 2020 stattfand, und decken eine Vielzahl von Themen ab, die für Fachleute und Studierende von Interesse sind. Die behandelten Themen reichen von den theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zu praktischen Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Die Leser erhalten Einblicke in statistisches Lernen, neuronale Netzwerke, wissensintensive Lernmethoden und die Anwendung von maschinellem Lernen in der Informationsbeschaffung und Datenanalyse. Darüber hinaus werden innovative Ansätze wie mobiles Daten-Mining und hybride Lernalgorithmen behandelt, die die Vielseitigkeit und Relevanz des maschinellen Lernens in der heutigen digitalen Welt unterstreichen.
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The Theoretical Foundations of Quantum Mechanics, Fachbücher von Belal E. Baaquie
"Theoretical Foundations of Quantum Mechanics" bietet eine tiefgehende Analyse der grundlegenden Prinzipien der Quantenmechanik, die in vielen anderen Fachbüchern nicht behandelt werden. Der Autor, Belal E. Baaquie, legt besonderen Wert auf die theoretischen und konzeptionellen Grundlagen, die das Verständnis der Quantenmechanik prägen. Anstatt die Schrödinger-Gleichung zu lösen, wird der Fokus auf die rigorose Diskussion der fundamentalen Konzepte gelegt, wie etwa Quantenindeterminiertheit, Quantenmessung und Quantenüberlagerung. Diese Konzepte werden eingehend untersucht, um die impliziten Annahmen in der Formulierung der Quantenmechanik zu klären. Das Buch führt zudem ein neues Konzept ein, das das Zusammenspiel von empirischen und trans-empirischen Konstrukten in der Quantenmechanik beleuchtet. Es richtet sich an fortgeschrittene Studierende, die bereits über grundlegende Kenntnisse der Quantenmechanik verfügen, und zielt darauf ab, ein solides Fundament für ein vertieftes Verständnis der Prinzipien der Quantenmechanik zu schaffen.
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Deep Learning Foundations, Fachbücher von Taeho JoDas Buch "Deep Learning Foundations" bietet eine umfassende konzeptionelle Einführung in die Algorithmen des Deep Learning. Es ist in vier Hauptteile gegliedert: Grundlagen, Deep Machine Learning, tiefe neuronale Netzwerke und textbasierte Deep Learning-Techniken. Der erste Teil behandelt traditionelle Ansätze des überwachten und unüberwachten Lernens sowie Ensemble-Learning, um eine solide Basis für das Verständnis von Deep Learning-Algorithmen zu schaffen. Im zweiten Teil wird erläutert, wie bestehende Machine Learning-Algorithmen in Deep Learning-Algorithmen umgewandelt werden können. Der dritte Teil widmet sich verschiedenen Arten tiefer neuronaler Netzwerke, darunter Multiple Perceptron, rekurrente Netzwerke, Restricted Boltzmann Machines und Convolutional Neural Networks. Der abschliessende Teil des Buches behandelt spezielle Deep Learning-Techniken, die für Text Mining-Aufgaben entwickelt wurden. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Akademiker, Studierende und Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens.128,39 €*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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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
Machine Learning for Brain Disorders, Fachbücher
Das 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.
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Machine Learning: Theoretical Foundations and Practical Applications, Fachbücher von Siddharth Swarup Rautaray, Manjusha PandeyDas Buch "Machine Learning: Theoretical Foundations and Practical Applications" bietet eine umfassende Sammlung von Kapiteln, die von Experten auf dem Gebiet des maschinellen Lernens verfasst wurden. Diese Beiträge stammen aus dem 10. Industriesymposium, das im Januar 2020 stattfand, und decken eine Vielzahl von Themen ab, die für Fachleute und Studierende von Interesse sind. Die behandelten Themen reichen von den theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zu praktischen Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Die Leser erhalten Einblicke in statistisches Lernen, neuronale Netzwerke, wissensintensive Lernmethoden und die Anwendung von maschinellem Lernen in der Informationsbeschaffung und Datenanalyse. Darüber hinaus werden innovative Ansätze wie mobiles Daten-Mining und hybride Lernalgorithmen behandelt, die die Vielseitigkeit und Relevanz des maschinellen Lernens in der heutigen digitalen Welt unterstreichen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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The Theoretical Foundations of Quantum Mechanics, Fachbücher von Belal E. Baaquie"Theoretical Foundations of Quantum Mechanics" bietet eine tiefgehende Analyse der grundlegenden Prinzipien der Quantenmechanik, die in vielen anderen Fachbüchern nicht behandelt werden. Der Autor, Belal E. Baaquie, legt besonderen Wert auf die theoretischen und konzeptionellen Grundlagen, die das Verständnis der Quantenmechanik prägen. Anstatt die Schrödinger-Gleichung zu lösen, wird der Fokus auf die rigorose Diskussion der fundamentalen Konzepte gelegt, wie etwa Quantenindeterminiertheit, Quantenmessung und Quantenüberlagerung. Diese Konzepte werden eingehend untersucht, um die impliziten Annahmen in der Formulierung der Quantenmechanik zu klären. Das Buch führt zudem ein neues Konzept ein, das das Zusammenspiel von empirischen und trans-empirischen Konstrukten in der Quantenmechanik beleuchtet. Es richtet sich an fortgeschrittene Studierende, die bereits über grundlegende Kenntnisse der Quantenmechanik verfügen, und zielt darauf ab, ein solides Fundament für ein vertieftes Verständnis der Prinzipien der Quantenmechanik zu schaffen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning Foundations, Fachbücher von Taeho JoDas Buch "Deep Learning Foundations" bietet eine umfassende konzeptionelle Einführung in die Algorithmen des Deep Learning. Es ist in vier Hauptteile gegliedert: Grundlagen, Deep Machine Learning, tiefe neuronale Netzwerke und textbasierte Deep Learning-Techniken. Der erste Teil behandelt traditionelle Ansätze des überwachten und unüberwachten Lernens sowie Ensemble-Learning, um eine solide Basis für das Verständnis von Deep Learning-Algorithmen zu schaffen. Im zweiten Teil wird erläutert, wie bestehende Machine Learning-Algorithmen in Deep Learning-Algorithmen umgewandelt werden können. Der dritte Teil widmet sich verschiedenen Arten tiefer neuronaler Netzwerke, darunter Multiple Perceptron, rekurrente Netzwerke, Restricted Boltzmann Machines und Convolutional Neural Networks. Der abschliessende Teil des Buches behandelt spezielle Deep Learning-Techniken, die für Text Mining-Aufgaben entwickelt wurden. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Akademiker, Studierende und Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens.128,39 €*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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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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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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