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A Machine Learning Based Model of Boko Haram, Fachbücher von V. S. Subrahmanian
"A Machine Learning Based Model of Boko Haram" ist eine bahnbrechende Studie, die fortschrittliche, datengestützte Modelle des maschinellen Lernens nutzt, um ein besseres Verständnis der Angriffe von Boko Haram zu erlangen. Dieses Fachbuch analysiert über einen Zeitraum von neun Jahren verschiedene Arten von Angriffen und die damit verbundenen Umstände. Es bietet nicht nur Vorhersagemodelle für eine Vielzahl von Angriffen, sondern entwickelt auch datengestützte Strategien zur Verhaltensbeeinflussung der Gruppe, um die Häufigkeit ihrer Angriffe zu reduzieren. Die Einführung von Temporal Probabilistic (TP) Regeln ermöglicht es, komplexe Daten in verständliche Informationen für Entscheidungsträger und Sicherheitsexperten zu übersetzen. Darüber hinaus wird die Genauigkeit der Vorhersagen durch über ein Jahr an Validierungsdaten untermauert. Dieses Buch ist ein wertvolles Werkzeug für Fachleute aus den Bereichen Maschinenlernen, Terrorismusbekämpfung und öffentliche Sicherheit, die sich mit den Herausforderungen im Zusammenhang mit Boko Haram auseinandersetzen.
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Design Patterns für Machine Learning, Fachbücher von Vallappa Lakshmanan
Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline. Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sich Konzepte und Zusammenhänge rasch erschliessen. Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte. Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und Lösungen für wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bewährte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterstützen. Die Patterns bündeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zugängliche Best Practices. In diesem Buch finden Sie detaillierte Erläuterungen zu 30 Patterns für diese Themen: Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enthält eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen und Empfehlungen für die Auswahl der besten Technik für Ihre Situation.
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Ähnliche Suchbegriffe für A-Machine-Learning-Based
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A Machine Learning based Pairs Trading Investment Strategy, Taschenbuch von Simão Moraes Sarmento,Nuno Horta, Springer, 978-3-030-47250-4A Machine Learning Based Pairs Trading Investment Strategy, Taschenbuch Von Simão Moraes Sarmento,nuno Horta, Springer, 978-3-030-47250-4, Seitenanzahl: 10480,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Granular Computing: A Synergistic Design Environment, Fachbücher von Witold Pedrycz, Shyi-Ming ChenDas Fachbuch "Machine Learning and Granular Computing: A Synergistic Design Environment" bietet eine umfassende und aktuelle Betrachtung an der Schnittstelle von Machine Learning (ML) und Granular Computing (GrC). Es beleuchtet die Vielzahl an Architekturen und Lernmethoden, die ML bietet, und thematisiert die nützlichen Aspekte der Abstraktion und Wissensdarstellung, die für das fortschrittliche Design von ML-Architekturen von Bedeutung sind. Durch die Synergie zwischen ML und GrC wird das grundlegende Lernparadigma weiterentwickelt. Dieses Buch konzentriert sich auf methodologische und algorithmische Fragestellungen, diskutiert Implementierungen und erläutert Anwendungen. Die einzelnen Kapitel präsentieren aktuelle Entwicklungen und zeigen Wege auf, wie ein synergistisches und kohärent strukturiertes ML-GrC-Umfeld gestaltet werden kann. Es richtet sich an ein breites Publikum, einschliesslich Forscher*innen und Praktiker*innen, die im Bereich ML oder GrC tätig sind und an den aktuellen Trends und neuen Entwicklungen interessiert sind.235,39 €*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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Explainable Machine Learning for Multimedia Based Healthcare Applications, Fachbücher von Deepak Gupta, Utku Kose, M. Shamim HossainDas Buch "Explainable Machine Learning for Multimedia Based Healthcare Applications" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Forschungsergebnisse im Bereich des erklärbaren maschinellen Lernens, das in multimedia-basierten Anwendungen im Gesundheitswesen eingesetzt wird. Es behandelt sowohl praktische Forschungsansätze als auch theoretische Diskussionen zu offenen Problemen und zukünftigen Perspektiven. Der Inhalt ist darauf ausgelegt, bedeutende Herausforderungen im Gesundheitswesen zu beleuchten, die durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz gelöst werden können. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Multimedia in der medizinischen Datenverarbeitung berücksichtigt das Buch spezifische Forschungsstudien, die sich mit der Verarbeitung von Multimediadaten befassen. Die Kombination aus theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen macht dieses Werk zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Forscher im Bereich der Gesundheitsinformatik.192,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning for Vision-Based Motion Analysis, Fachbücher von Li Cheng, Guoying Zhao, Matti Pietikäinen, Liang Wang
Das Buch "Machine Learning for Vision-Based Motion Analysis" bietet eine umfassende Untersuchung der Techniken zur Analyse von Bewegungen auf Basis von Bilddaten. Es behandelt die Erkennung, Verfolgung und Identifizierung von Objekten in Bildsequenzen und beleuchtet die wachsende Bedeutung dieser Technologien in verschiedenen Anwendungsbereichen, von der visuellen Überwachung bis hin zu Mensch-Maschine-Schnittstellen. Angesichts der zunehmenden Menge an Videodaten ist die Fähigkeit, Bewegungen automatisch zu analysieren und zu verstehen, von entscheidender Bedeutung. Das Werk basiert auf den Beiträgen von Experten der ersten beiden Internationalen Workshops zu diesem Thema und präsentiert die neuesten Algorithmen und Systeme zur robusten und effektiven Bewegungsanalyse aus der Perspektive des maschinellen Lernens. Es wird die Zusammenarbeit zwischen den Gemeinschaften der Objektbewegungsanalyse und des maschinellen Lernens hervorgehoben und aktuelle Herausforderungen sowie zukünftige Forschungsrichtungen diskutiert.
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Machine Learning Paradigms, Fachbücher von Lakhmi C Jain, George A Tsihrintzis
Das Buch "Machine Learning Paradigms" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen im Bereich des Deep Learning, einem wichtigen Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. In Anbetracht der fortschreitenden vierten Industriellen Revolution wird die Relevanz von Deep Learning in verschiedenen Disziplinen immer deutlicher. Dieses Fachbuch besteht aus einem einführenden redaktionellen Hinweis und fünfzehn Kapiteln, die von anerkannten Experten auf ihren jeweiligen Gebieten verfasst wurden. Die Kapitel sind in sechs thematische Teile gegliedert, die sich mit Anwendungen von Deep Learning in Bereichen wie Sensorik, sozialen Medien, dem Internet der Dinge, der Medizin, der Systemkontrolle und der Leistungsbewertung von Algorithmen befassen. Das Buch richtet sich an ein breites Publikum, darunter Professoren, Forscher, Ingenieure und Studierende der Informatik sowie an Fachleute aus anderen Disziplinen, die sich für die neuesten technologischen Anwendungen des Deep Learning interessieren. Am Ende jedes Kapitels finden sich umfangreiche bibliografische Verweise, die den Lesenden helfen, sich weiter in ihre Interessensgebiete einzuarbeiten.
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A Machine Learning Based Model of Boko Haram, Fachbücher von V. S. Subrahmanian"A Machine Learning Based Model of Boko Haram" ist eine bahnbrechende Studie, die fortschrittliche, datengestützte Modelle des maschinellen Lernens nutzt, um ein besseres Verständnis der Angriffe von Boko Haram zu erlangen. Dieses Fachbuch analysiert über einen Zeitraum von neun Jahren verschiedene Arten von Angriffen und die damit verbundenen Umstände. Es bietet nicht nur Vorhersagemodelle für eine Vielzahl von Angriffen, sondern entwickelt auch datengestützte Strategien zur Verhaltensbeeinflussung der Gruppe, um die Häufigkeit ihrer Angriffe zu reduzieren. Die Einführung von Temporal Probabilistic (TP) Regeln ermöglicht es, komplexe Daten in verständliche Informationen für Entscheidungsträger und Sicherheitsexperten zu übersetzen. Darüber hinaus wird die Genauigkeit der Vorhersagen durch über ein Jahr an Validierungsdaten untermauert. Dieses Buch ist ein wertvolles Werkzeug für Fachleute aus den Bereichen Maschinenlernen, Terrorismusbekämpfung und öffentliche Sicherheit, die sich mit den Herausforderungen im Zusammenhang mit Boko Haram auseinandersetzen.149,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Design Patterns für Machine Learning, Fachbücher von Vallappa LakshmananBewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline. Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sich Konzepte und Zusammenhänge rasch erschliessen. Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte. Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und Lösungen für wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bewährte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterstützen. Die Patterns bündeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zugängliche Best Practices. In diesem Buch finden Sie detaillierte Erläuterungen zu 30 Patterns für diese Themen: Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enthält eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen und Empfehlungen für die Auswahl der besten Technik für Ihre Situation.44,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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A Machine Learning based Pairs Trading Investment Strategy, Taschenbuch von Simão Moraes Sarmento,Nuno Horta, Springer, 978-3-030-47250-4A Machine Learning Based Pairs Trading Investment Strategy, Taschenbuch Von Simão Moraes Sarmento,nuno Horta, Springer, 978-3-030-47250-4, Seitenanzahl: 10480,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Granular Computing: A Synergistic Design Environment, Fachbücher von Witold Pedrycz, Shyi-Ming ChenDas Fachbuch "Machine Learning and Granular Computing: A Synergistic Design Environment" bietet eine umfassende und aktuelle Betrachtung an der Schnittstelle von Machine Learning (ML) und Granular Computing (GrC). Es beleuchtet die Vielzahl an Architekturen und Lernmethoden, die ML bietet, und thematisiert die nützlichen Aspekte der Abstraktion und Wissensdarstellung, die für das fortschrittliche Design von ML-Architekturen von Bedeutung sind. Durch die Synergie zwischen ML und GrC wird das grundlegende Lernparadigma weiterentwickelt. Dieses Buch konzentriert sich auf methodologische und algorithmische Fragestellungen, diskutiert Implementierungen und erläutert Anwendungen. Die einzelnen Kapitel präsentieren aktuelle Entwicklungen und zeigen Wege auf, wie ein synergistisches und kohärent strukturiertes ML-GrC-Umfeld gestaltet werden kann. Es richtet sich an ein breites Publikum, einschliesslich Forscher*innen und Praktiker*innen, die im Bereich ML oder GrC tätig sind und an den aktuellen Trends und neuen Entwicklungen interessiert sind.235,39 €*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 for Vision-Based Motion Analysis, Fachbücher von Li Cheng, Guoying Zhao, Matti Pietikäinen, Liang WangDas Buch "Machine Learning for Vision-Based Motion Analysis" bietet eine umfassende Untersuchung der Techniken zur Analyse von Bewegungen auf Basis von Bilddaten. Es behandelt die Erkennung, Verfolgung und Identifizierung von Objekten in Bildsequenzen und beleuchtet die wachsende Bedeutung dieser Technologien in verschiedenen Anwendungsbereichen, von der visuellen Überwachung bis hin zu Mensch-Maschine-Schnittstellen. Angesichts der zunehmenden Menge an Videodaten ist die Fähigkeit, Bewegungen automatisch zu analysieren und zu verstehen, von entscheidender Bedeutung. Das Werk basiert auf den Beiträgen von Experten der ersten beiden Internationalen Workshops zu diesem Thema und präsentiert die neuesten Algorithmen und Systeme zur robusten und effektiven Bewegungsanalyse aus der Perspektive des maschinellen Lernens. Es wird die Zusammenarbeit zwischen den Gemeinschaften der Objektbewegungsanalyse und des maschinellen Lernens hervorgehoben und aktuelle Herausforderungen sowie zukünftige Forschungsrichtungen diskutiert.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Paradigms, Fachbücher von Lakhmi C Jain, George A TsihrintzisDas Buch "Machine Learning Paradigms" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen im Bereich des Deep Learning, einem wichtigen Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. In Anbetracht der fortschreitenden vierten Industriellen Revolution wird die Relevanz von Deep Learning in verschiedenen Disziplinen immer deutlicher. Dieses Fachbuch besteht aus einem einführenden redaktionellen Hinweis und fünfzehn Kapiteln, die von anerkannten Experten auf ihren jeweiligen Gebieten verfasst wurden. Die Kapitel sind in sechs thematische Teile gegliedert, die sich mit Anwendungen von Deep Learning in Bereichen wie Sensorik, sozialen Medien, dem Internet der Dinge, der Medizin, der Systemkontrolle und der Leistungsbewertung von Algorithmen befassen. Das Buch richtet sich an ein breites Publikum, darunter Professoren, Forscher, Ingenieure und Studierende der Informatik sowie an Fachleute aus anderen Disziplinen, die sich für die neuesten technologischen Anwendungen des Deep Learning interessieren. Am Ende jedes Kapitels finden sich umfangreiche bibliografische Verweise, die den Lesenden helfen, sich weiter in ihre Interessensgebiete einzuarbeiten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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