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Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks, Fachbücher von Zehua Guo
Das Buch "Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks" bietet eine umfassende Analyse der Integration von maschinellem Lernen in Software-Defined Networking (SDN). Es beleuchtet, wie moderne maschinelle Lerntechniken, wie Deep Reinforcement Learning und Graph Neural Networks, zur Optimierung von Netzwerkmanagement und -kontrolle eingesetzt werden können. Der Autor, Zehua Guo, behandelt verschiedene innovative Ansätze zur Verbesserung der Netzwerkleistung, insbesondere in Bezug auf Verkehrsengineering und Lastenausgleich von Controllern in softwaredefinierten Weitverkehrsnetzen. Darüber hinaus werden praktische Probleme bei der Implementierung von SDN angesprochen und Lösungen durch mathematische Optimierungsprozesse sowie simulierte Experimente präsentiert. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen und Lösungen im Bereich der softwaredefinierten Netzwerke und deren Verbindung zu maschinellem Lernen entwickeln möchten.
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Introduction to Statistical Machine Learning, Fachbücher von Masashi Sugiyama
Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, Muster zu erkennen und zu lernen, ohne tatsächlich programmiert zu werden. Wenn statistische Techniken und maschinelles Lernen kombiniert werden, entstehen leistungsstarke Werkzeuge zur Analyse verschiedener Arten von Daten in vielen Bereichen der Informatik und Ingenieurwissenschaften, einschliesslich Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotersteuerung sowie in grundlegenden Wissenschaften wie Biologie, Medizin, Astronomie, Physik und Materialwissenschaften. "Einführung in das statistische maschinelle Lernen" bietet eine allgemeine Einführung in das maschinelle Lernen, die eine breite Palette von Themen prägnant abdeckt und hilft, die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schliessen. Teil I behandelt die grundlegenden Konzepte der Statistik und Wahrscheinlichkeit, die zur Beschreibung von Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden. Teil II und Teil III erklären die beiden Hauptansätze der Techniken des maschinellen Lernens: generative Methoden.
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Ryan Carney: Bringing Dinosaurs to Life, Taschenbuch von National Geographic Learning, Cengage Learning, 978-0-357-44092-6Ryan Carney: Bringing Dinosaurs To Life, Taschenbuch Von National Geographic Learning, Cengage Learning, 978-0-357-44092-6, Seitenanzahl:21,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Concise Guide to Quantum Machine Learning, Fachbücher von Davide PastorelloDer "Concise Guide to Quantum Machine Learning" bietet eine prägnante und effektive Einführung in das aufstrebende Feld des Quantum Machine Learning (QML). Dieses Buch geht über die blosse Übersetzung klassischer maschineller Lerntechniken in die Sprache der Quanteninformatik hinaus und präsentiert stattdessen einen innovativen Ansatz zur Datenrepräsentation und -verarbeitung. Es beginnt mit den grundlegenden Konzepten der Quantenmechanik und Quanteninformatik, um die Leser von Anfang an in die Quantenwelt einzutauchen. Die Darstellung der Inhalte vermeidet unnötige Details und konzentriert sich auf die mathematischen Werkzeuge, die für das Verständnis des erforderlichen quantenmechanischen Formalismus notwendig sind. Darüber hinaus werden die relevantesten Quantenalgorithmen für das maschinelle Lernen behandelt, und die späteren Kapitel beleuchten die neuesten Fortschritte in diesem Bereich sowie vielversprechende Forschungsrichtungen für die Zukunft. Das Buch richtet sich an Forscher und Studierende ohne Vorkenntnisse in der Quantenphysik und ist auch für Physiker geeignet, die in das Gebiet des QML einsteigen möchten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deploy Machine Learning Models to Production, Fachbücher von Pramod SinghDas Buch "Deploy Machine Learning Models to Production" von Apress bietet eine umfassende Einführung in den Prozess der Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen in Produktionsumgebungen. Es richtet sich an Fachleute, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen vertiefen möchten, indem sie lernen, wie man vorgefertigte Modelle erfolgreich implementiert. Der Inhalt des Buches umfasst verschiedene Web-Frameworks wie Flask und Streamlit, die für die Bereitstellung von Modellen verwendet werden. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verwendung von Docker zur Containerisierung von Modellen, was die Flexibilität und Portabilität erhöht. Zudem wird erläutert, wie man mit Kubernetes maschinelle Lern- und Deep-Learning-Modelle in grossem Massstab trainiert und bereitstellt. Die bereitgestellten Python-Skripte ermöglichen es den Lesenden, die Beispiele nachzuvollziehen und weiterzuentwickeln, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen macht.48,14 €*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
Machine Learning, Fachbücher von Alexander Jung
Das 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 €*
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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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Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks, Fachbücher von Zehua GuoDas Buch "Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks" bietet eine umfassende Analyse der Integration von maschinellem Lernen in Software-Defined Networking (SDN). Es beleuchtet, wie moderne maschinelle Lerntechniken, wie Deep Reinforcement Learning und Graph Neural Networks, zur Optimierung von Netzwerkmanagement und -kontrolle eingesetzt werden können. Der Autor, Zehua Guo, behandelt verschiedene innovative Ansätze zur Verbesserung der Netzwerkleistung, insbesondere in Bezug auf Verkehrsengineering und Lastenausgleich von Controllern in softwaredefinierten Weitverkehrsnetzen. Darüber hinaus werden praktische Probleme bei der Implementierung von SDN angesprochen und Lösungen durch mathematische Optimierungsprozesse sowie simulierte Experimente präsentiert. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen und Lösungen im Bereich der softwaredefinierten Netzwerke und deren Verbindung zu maschinellem Lernen entwickeln möchten.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Introduction to Statistical Machine Learning, Fachbücher von Masashi SugiyamaMaschinelles Lernen ermöglicht es Computern, Muster zu erkennen und zu lernen, ohne tatsächlich programmiert zu werden. Wenn statistische Techniken und maschinelles Lernen kombiniert werden, entstehen leistungsstarke Werkzeuge zur Analyse verschiedener Arten von Daten in vielen Bereichen der Informatik und Ingenieurwissenschaften, einschliesslich Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotersteuerung sowie in grundlegenden Wissenschaften wie Biologie, Medizin, Astronomie, Physik und Materialwissenschaften. "Einführung in das statistische maschinelle Lernen" bietet eine allgemeine Einführung in das maschinelle Lernen, die eine breite Palette von Themen prägnant abdeckt und hilft, die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schliessen. Teil I behandelt die grundlegenden Konzepte der Statistik und Wahrscheinlichkeit, die zur Beschreibung von Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden. Teil II und Teil III erklären die beiden Hauptansätze der Techniken des maschinellen Lernens: generative Methoden.108,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ryan Carney: Bringing Dinosaurs to Life, Taschenbuch von National Geographic Learning, Cengage Learning, 978-0-357-44092-6Ryan Carney: Bringing Dinosaurs To Life, Taschenbuch Von National Geographic Learning, Cengage Learning, 978-0-357-44092-6, Seitenanzahl:21,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Concise Guide to Quantum Machine Learning, Fachbücher von Davide PastorelloDer "Concise Guide to Quantum Machine Learning" bietet eine prägnante und effektive Einführung in das aufstrebende Feld des Quantum Machine Learning (QML). Dieses Buch geht über die blosse Übersetzung klassischer maschineller Lerntechniken in die Sprache der Quanteninformatik hinaus und präsentiert stattdessen einen innovativen Ansatz zur Datenrepräsentation und -verarbeitung. Es beginnt mit den grundlegenden Konzepten der Quantenmechanik und Quanteninformatik, um die Leser von Anfang an in die Quantenwelt einzutauchen. Die Darstellung der Inhalte vermeidet unnötige Details und konzentriert sich auf die mathematischen Werkzeuge, die für das Verständnis des erforderlichen quantenmechanischen Formalismus notwendig sind. Darüber hinaus werden die relevantesten Quantenalgorithmen für das maschinelle Lernen behandelt, und die späteren Kapitel beleuchten die neuesten Fortschritte in diesem Bereich sowie vielversprechende Forschungsrichtungen für die Zukunft. Das Buch richtet sich an Forscher und Studierende ohne Vorkenntnisse in der Quantenphysik und ist auch für Physiker geeignet, die in das Gebiet des QML einsteigen möchten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deploy Machine Learning Models to Production, Fachbücher von Pramod SinghDas Buch "Deploy Machine Learning Models to Production" von Apress bietet eine umfassende Einführung in den Prozess der Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen in Produktionsumgebungen. Es richtet sich an Fachleute, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen vertiefen möchten, indem sie lernen, wie man vorgefertigte Modelle erfolgreich implementiert. Der Inhalt des Buches umfasst verschiedene Web-Frameworks wie Flask und Streamlit, die für die Bereitstellung von Modellen verwendet werden. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verwendung von Docker zur Containerisierung von Modellen, was die Flexibilität und Portabilität erhöht. Zudem wird erläutert, wie man mit Kubernetes maschinelle Lern- und Deep-Learning-Modelle in grossem Massstab trainiert und bereitstellt. Die bereitgestellten Python-Skripte ermöglichen es den Lesenden, die Beispiele nachzuvollziehen und weiterzuentwickeln, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen macht.48,14 €*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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