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Online Machine Learning, Fachbücher
Das Buch "Online Machine Learning" behandelt das spannende und wegweisende Thema des Online-Maschinenlernens (OML). Es ist in drei Teile gegliedert: Der erste Teil widmet sich den theoretischen Grundlagen von OML und vergleicht diese mit dem Batch-Maschinenlernen (BML). Hierbei werden Kriterien entwickelt, die für einen sinnvollen Vergleich notwendig sind. Der zweite Teil bietet praktische Überlegungen, während der dritte Teil diese durch konkrete Anwendungen untermauert. Das Buch eignet sich sowohl als Nachschlagewerk für Fachleute als auch als Lehrbuch für Einsteiger und als wissenschaftliche Publikation für Forschende im Bereich OML. Es reflektiert den neuesten Stand der Forschung und bietet Entscheidungsträgern und Praktikern wertvolle Erklärungen, um OML an ihre Bedürfnisse anzupassen. Angesichts der grossen Datenmengen, die heutzutage anfallen, wird OML als Lösung zur Echtzeitbewertung und -verarbeitung von Datenströmen präsentiert. Zudem werden interaktive Jupyter Notebooks und weiteres Material über OML bereitgestellt.
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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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Produkte zum Begriff Machine Learning:
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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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Online Machine Learning, FachbücherDas Buch "Online Machine Learning" behandelt das spannende und wegweisende Thema des Online-Maschinenlernens (OML). Es ist in drei Teile gegliedert: Der erste Teil widmet sich den theoretischen Grundlagen von OML und vergleicht diese mit dem Batch-Maschinenlernen (BML). Hierbei werden Kriterien entwickelt, die für einen sinnvollen Vergleich notwendig sind. Der zweite Teil bietet praktische Überlegungen, während der dritte Teil diese durch konkrete Anwendungen untermauert. Das Buch eignet sich sowohl als Nachschlagewerk für Fachleute als auch als Lehrbuch für Einsteiger und als wissenschaftliche Publikation für Forschende im Bereich OML. Es reflektiert den neuesten Stand der Forschung und bietet Entscheidungsträgern und Praktikern wertvolle Erklärungen, um OML an ihre Bedürfnisse anzupassen. Angesichts der grossen Datenmengen, die heutzutage anfallen, wird OML als Lösung zur Echtzeitbewertung und -verarbeitung von Datenströmen präsentiert. Zudem werden interaktive Jupyter Notebooks und weiteres Material über OML bereitgestellt.64,19 €*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.64,48 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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