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Machine Learning in Social Networks, Fachbücher von Manasvi Aggarwal, M N Murty
Das Buch "Machine Learning in Social Networks" bietet eine umfassende Untersuchung der Netzwerkdarstellung und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen. Es behandelt die Einbettung von Knoten, Kanten, Teilgraphen und Graphen und beleuchtet die wachsende Bedeutung der Analyse komplexer Systeme in Domänen wie Gesundheit, Bildung, Landwirtschaft und Transport. Durch die Modellierung von Netzwerken, die als komplexe Netzwerke bezeichnet werden, können reale relationale Daten, wie Informationsnetzwerke und molekulare Strukturen, effektiv dargestellt werden. Die Analyse dieser Netzwerke eröffnet zahlreiche Vorteile, darunter Empfehlungen in sozialen Netzwerken, die Entdeckung biologischer Zusammenhänge und die Gruppierung von Nutzern basierend auf gemeinsamen Interessen. Ein zentrales Thema des Buches ist die Entwicklung von Algorithmen, die Merkmale durch die Einbettung von Knoten oder (Teil)graphen in einen Vektorraum erlernen, was unter den Begriff der Repräsentationslernen fällt. Diese Modelle transformieren die Strukturinformationen von Graphen in einen Vektorraum, wobei alle relevanten Eigenschaften erhalten bleiben.
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Machine Learning for Social Transformation, Fachbücher von Debashis De, Jyotsna Kumar Mandal
Das Buch "Machine Learning for Social Transformation" bietet eine Sammlung von originalen, unveröffentlichten Beiträgen, die auf der achten Internationalen Konferenz zu aufkommenden Anwendungen der Informationstechnologie präsentiert wurden. Diese Konferenz, organisiert von der Computer Society of India, fand im Januar 2024 in Kolkata statt. Im Mittelpunkt des Buches steht das Thema, wie maschinelles Lernen zur sozialen Transformation beitragen kann. Die behandelten Themen reichen von rechnergestützter Intelligenz für soziale Veränderungen über maschinelles Lernen im Bereich der Gesundheitsinformatik bis hin zu Anwendungen in der Landwirtschaft und der ökologischen Nachhaltigkeit. Die Beiträge bieten wertvolle Einblicke in die neuesten Entwicklungen und Herausforderungen in diesen Bereichen und richten sich an Fachleute, Forscher und Studierende, die sich mit der Schnittstelle von Technologie und sozialer Veränderung beschäftigen.
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Social Dimensions of Autonomy in Language Learning, FachbücherDas Buch "Social Dimensions of Autonomy in Language Learning" bietet eine umfassende Analyse der Rolle von Autonomie im Sprachenlernen, insbesondere in sozialen Kontexten. Es untersucht, wie Interaktionen mit anderen und verschiedene kontextuelle Merkmale sowohl die Förderung als auch die Einschränkung von Autonomie beeinflussen. Die Autoren stützen sich auf theoretische Grundlagen und diskutieren die praktischen Implikationen für verschiedene Lernumgebungen, einschliesslich Klassenzimmer, Fernunterricht, Selbstlernzentren sowie virtuelle und soziale Lernräume. Durch die Verbindung von Theorie und Praxis bietet das Buch wertvolle Einblicke für Lehrende und Lernende, die die Dynamik der Autonomie im Sprachenlernen besser verstehen möchten.106,99 €*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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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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Innovations in Machine Learning, Fachbücher von Dawn E. Holmes"Innovations in Machine Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens beschäftigt. Es vereint Beiträge von führenden Forschenden und bietet einen umfassenden Überblick über die drei Hauptsysteme des Lernens: symbolisches Lernen, neuronale Netzwerke und genetische Algorithmen. Darüber hinaus enthält das Buch ein Tutorial zu kausalen Einflüssen, was es zu einer wertvollen Ressource für Studierende und Fachleute im Bereich der künstlichen Intelligenz macht. Die neun Kapitel sind so gestaltet, dass sie unabhängig voneinander gelesen werden können, was den Zugang zu den verschiedenen Themen erleichtert. Dieses Buch ist sowohl für Theoretiker als auch für Praktiker von Bedeutung und bietet Einblicke in die aktuellen Forschungstrends.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Practical Machine Learning in JavaScript, Fachbücher von Charlie Gerard
"Practical Machine Learning in JavaScript" ist ein Fachbuch, das sich an Webentwickler richtet, die eine praxisnahe Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens suchen. Es ermöglicht den Leserinnen und Lesern, maschinelles Lernen in ihre Webanwendungen zu integrieren, ohne eine neue Programmiersprache erlernen zu müssen. Das Buch bietet eine ausgewogene Mischung aus theoretischem Wissen und praktischen Beispielen, die auf TensorFlow.js basieren. Durch die Verwendung von Codebeispielen und Projektanleitungen wird ein tieferes Verständnis für die Möglichkeiten des maschinellen Lernens vermittelt. Die Leserinnen und Leser erfahren, wie diese Technologien die Zukunft der Programmierung und insbesondere der Webentwicklung beeinflussen können. In einer Zeit, in der maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen, von Gesundheitswesen bis Kunst, an Bedeutung gewinnt, ist dieses Buch ein wertvolles Werkzeug, um im Technologiebereich relevant zu bleiben und neue Trends sowie Best Practices zu erlernen.
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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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Machine Learning in Social Networks, Fachbücher von Manasvi Aggarwal, M N MurtyDas Buch "Machine Learning in Social Networks" bietet eine umfassende Untersuchung der Netzwerkdarstellung und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen. Es behandelt die Einbettung von Knoten, Kanten, Teilgraphen und Graphen und beleuchtet die wachsende Bedeutung der Analyse komplexer Systeme in Domänen wie Gesundheit, Bildung, Landwirtschaft und Transport. Durch die Modellierung von Netzwerken, die als komplexe Netzwerke bezeichnet werden, können reale relationale Daten, wie Informationsnetzwerke und molekulare Strukturen, effektiv dargestellt werden. Die Analyse dieser Netzwerke eröffnet zahlreiche Vorteile, darunter Empfehlungen in sozialen Netzwerken, die Entdeckung biologischer Zusammenhänge und die Gruppierung von Nutzern basierend auf gemeinsamen Interessen. Ein zentrales Thema des Buches ist die Entwicklung von Algorithmen, die Merkmale durch die Einbettung von Knoten oder (Teil)graphen in einen Vektorraum erlernen, was unter den Begriff der Repräsentationslernen fällt. Diese Modelle transformieren die Strukturinformationen von Graphen in einen Vektorraum, wobei alle relevanten Eigenschaften erhalten bleiben.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Social Transformation, Fachbücher von Debashis De, Jyotsna Kumar MandalDas Buch "Machine Learning for Social Transformation" bietet eine Sammlung von originalen, unveröffentlichten Beiträgen, die auf der achten Internationalen Konferenz zu aufkommenden Anwendungen der Informationstechnologie präsentiert wurden. Diese Konferenz, organisiert von der Computer Society of India, fand im Januar 2024 in Kolkata statt. Im Mittelpunkt des Buches steht das Thema, wie maschinelles Lernen zur sozialen Transformation beitragen kann. Die behandelten Themen reichen von rechnergestützter Intelligenz für soziale Veränderungen über maschinelles Lernen im Bereich der Gesundheitsinformatik bis hin zu Anwendungen in der Landwirtschaft und der ökologischen Nachhaltigkeit. Die Beiträge bieten wertvolle Einblicke in die neuesten Entwicklungen und Herausforderungen in diesen Bereichen und richten sich an Fachleute, Forscher und Studierende, die sich mit der Schnittstelle von Technologie und sozialer Veränderung beschäftigen.246,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Social Dimensions of Autonomy in Language Learning, FachbücherDas Buch "Social Dimensions of Autonomy in Language Learning" bietet eine umfassende Analyse der Rolle von Autonomie im Sprachenlernen, insbesondere in sozialen Kontexten. Es untersucht, wie Interaktionen mit anderen und verschiedene kontextuelle Merkmale sowohl die Förderung als auch die Einschränkung von Autonomie beeinflussen. Die Autoren stützen sich auf theoretische Grundlagen und diskutieren die praktischen Implikationen für verschiedene Lernumgebungen, einschliesslich Klassenzimmer, Fernunterricht, Selbstlernzentren sowie virtuelle und soziale Lernräume. Durch die Verbindung von Theorie und Praxis bietet das Buch wertvolle Einblicke für Lehrende und Lernende, die die Dynamik der Autonomie im Sprachenlernen besser verstehen möchten.106,99 €*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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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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Practical Machine Learning in JavaScript, Fachbücher von Charlie Gerard"Practical Machine Learning in JavaScript" ist ein Fachbuch, das sich an Webentwickler richtet, die eine praxisnahe Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens suchen. Es ermöglicht den Leserinnen und Lesern, maschinelles Lernen in ihre Webanwendungen zu integrieren, ohne eine neue Programmiersprache erlernen zu müssen. Das Buch bietet eine ausgewogene Mischung aus theoretischem Wissen und praktischen Beispielen, die auf TensorFlow.js basieren. Durch die Verwendung von Codebeispielen und Projektanleitungen wird ein tieferes Verständnis für die Möglichkeiten des maschinellen Lernens vermittelt. Die Leserinnen und Leser erfahren, wie diese Technologien die Zukunft der Programmierung und insbesondere der Webentwicklung beeinflussen können. In einer Zeit, in der maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen, von Gesundheitswesen bis Kunst, an Bedeutung gewinnt, ist dieses Buch ein wertvolles Werkzeug, um im Technologiebereich relevant zu bleiben und neue Trends sowie Best Practices zu erlernen.58,84 €*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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