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Learning Decision Sequences For Repetitive Processes-Selected Algorithms, Fachbücher von Wojciech Rafajłowicz
Das Buch "Learning Decision Sequences For Repetitive Processes - Selected Algorithms" bietet eine umfassende Analyse und innovative Ansätze zur Lösung von Optimierungsaufgaben durch das Lernen aus Wiederholungen. Es stellt ein einheitliches Rahmenwerk für Lernalgorithmen vor, die auf dem stochastischen Gradienten basieren, und umfasst sowohl zufällige gleichzeitige Störungen als auch die Methodik der Antwortoberfläche. Die vorgestellten Algorithmen ermöglichen ein modellfreies Lernen von kurzen Entscheidungssequenzen sowie ein modellgestütztes Gradientenschätzen für längere Sequenzen. Die Methodik ist auf wiederkehrende Prozesse anwendbar und reicht von der additiven Fertigung bis hin zur Entscheidungsfindung zur Minderung von COVID-19-Wellen. Ein herausragendes Merkmal der Algorithmen ist das Lernen zwischen den Wiederholungen, was die Paradigmen des iterativen Lernens und der Steuerung von Lauf zu Lauf erweitert. Der Text ist klar und benutzerfreundlich gestaltet, mit einem Fokus auf die Präsentation der Algorithmen und deren Auswahl.
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Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures, Fachbücher
Das Buch "Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures" präsentiert die refereed gemeinsamen Proceedings der 10. Internationalen Workshopreihe zu multimodalem Lernen für klinische Entscheidungsunterstützung (ML-CDS 2020) und der 9. Internationalen Workshopreihe zu klinikbildbasierten Verfahren (CLIP 2020). Diese Veranstaltungen fanden im Rahmen der 23. Internationalen Konferenz für medizinische Bildgebung und computerassistierte Intervention (MICCAI 2020) in Lima, Peru, statt. Aufgrund der COVID-19-Pandemie wurden die Workshops virtuell durchgeführt. In diesem Band sind die vier vollständigen Beiträge von ML-CDS 2020 sowie die neun vollständigen Beiträge von CLIP 2020 enthalten, die aus einer Vielzahl von Einreichungen sorgfältig ausgewählt wurden. Die Beiträge von ML-CDS befassen sich mit maschinellem Lernen auf multimodalen Datensätzen zur klinischen Entscheidungsunterstützung und Behandlungsplanung, während die CLIP-Beiträge spezifische klinische Anwendungen und Verfahren auf der Grundlage umfassender klinischer Bild- und anderer Daten thematisieren.
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Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control, Fachbücher von Shengbo Eben LiDas Buch "Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control" bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des Reinforcement Learning (RL). Es beleuchtet die Mechanismen, die hinter den jüngsten Fortschritten in der KI stehen, wie sie in Spielen und autonomen Systemen eingesetzt werden. Der Autor, Shengbo Eben Li, erklärt, wie RL als interdisziplinäres Feld von Trial-and-Error-Lernen und optimaler Steuerung fungiert und dabei hilft, komplexe Probleme zu lösen. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise von RL und dessen Verbindung zur optimalen Kontrolle erlangen möchten. Es behandelt die evolutionäre Entwicklung von RL, wichtige Meilensteine und die Herausforderungen, die bei der Anwendung dieser Technologien auftreten können. Die detaillierte Analyse und die theoretischen Grundlagen machen es zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und deren praktischen Anwendungen beschäftigen.90,94 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Student Activities Manual for Bissiere's Sequences, Taschenbuch von Michèle Bissière, Cengage Learning, 978-1-305-10564-5Student Activities Manual For Bissiere's Sequences, Taschenbuch Von Michèle Bissière, Cengage Learning, 978-1-305-10564-5, Seitenanzahl: 192192,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Iterative Design of Teaching-Learning Sequences, Fachbücher von Petros Kariotoglou, Dimitris PsillosDas Buch "Iterative Design of Teaching-Learning Sequences" bietet eine umfassende Auseinandersetzung mit der forschungsbasierten Entwicklung von Lehr-Lern-Sequenzen im Bereich der Naturwissenschaften. Die Autoren beleuchten sowohl theoretische Fragestellungen als auch praktische Aspekte des Designs und der iterativen Weiterentwicklung von Lehr-Lern-Sequenzen in modernen, gesellschaftlich relevanten und bildungspolitisch bedeutenden wissenschaftlichen und technologischen Feldern. Die Struktur des Buches ist in zwei Teile gegliedert: Der erste Teil umfasst eine Sammlung von Beiträgen, die sich mit den theoretischen Grundlagen und Merkmalen ausgewählter theoretischer Rahmenbedingungen für das Design von Lehr-Lern-Sequenzen befassen. Der zweite Teil präsentiert Fallstudien, die die Gestaltung, Implementierung, iterative Evolution und Evaluation von Lehr-Lern-Sequenzen in verschiedenen Bildungskontexten untersuchen. Diese Fallstudien thematisieren moderne interdisziplinäre Wissenschaften, insbesondere die Materialwissenschaft, und fördern die Verknüpfung von Wissenschaft und Technologie.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning for Intelligent Decision Science, Fachbücher von Himansu Das, Minakhi Rout, Jitendra Kumar Rout
Das Buch "Machine Learning for Intelligent Decision Science" bietet eine umfassende Analyse von Entscheidungsmodellen, die auf maschinellem Lernen basieren. Es behandelt intelligente, hybride und adaptive Methoden sowie Werkzeuge zur Lösung komplexer Lern- und Entscheidungsprobleme, insbesondere unter Unsicherheitsbedingungen. Die Beiträge stammen von Experten aus den Bereichen Datenwissenschaft, Praxis und Bildung, was dem Werk eine breite Perspektive verleiht. Die behandelten Themen reichen von intelligenten Systemen in der Entscheidungswissenschaft bis hin zu aktuellen Innovationen, Trends und praktischen Herausforderungen in diesem dynamischen Bereich. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Akademiker, Studierende, Forscher und Fachleute, die tiefere Einblicke in die Entscheidungsfindung gewinnen möchten.
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Learning Decision Sequences For Repetitive Processes-Selected Algorithms, Fachbücher von Wojciech RafajłowiczDas Buch "Learning Decision Sequences For Repetitive Processes - Selected Algorithms" bietet eine umfassende Analyse und innovative Ansätze zur Lösung von Optimierungsaufgaben durch das Lernen aus Wiederholungen. Es stellt ein einheitliches Rahmenwerk für Lernalgorithmen vor, die auf dem stochastischen Gradienten basieren, und umfasst sowohl zufällige gleichzeitige Störungen als auch die Methodik der Antwortoberfläche. Die vorgestellten Algorithmen ermöglichen ein modellfreies Lernen von kurzen Entscheidungssequenzen sowie ein modellgestütztes Gradientenschätzen für längere Sequenzen. Die Methodik ist auf wiederkehrende Prozesse anwendbar und reicht von der additiven Fertigung bis hin zur Entscheidungsfindung zur Minderung von COVID-19-Wellen. Ein herausragendes Merkmal der Algorithmen ist das Lernen zwischen den Wiederholungen, was die Paradigmen des iterativen Lernens und der Steuerung von Lauf zu Lauf erweitert. Der Text ist klar und benutzerfreundlich gestaltet, mit einem Fokus auf die Präsentation der Algorithmen und deren Auswahl.149,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures, FachbücherDas Buch "Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures" präsentiert die refereed gemeinsamen Proceedings der 10. Internationalen Workshopreihe zu multimodalem Lernen für klinische Entscheidungsunterstützung (ML-CDS 2020) und der 9. Internationalen Workshopreihe zu klinikbildbasierten Verfahren (CLIP 2020). Diese Veranstaltungen fanden im Rahmen der 23. Internationalen Konferenz für medizinische Bildgebung und computerassistierte Intervention (MICCAI 2020) in Lima, Peru, statt. Aufgrund der COVID-19-Pandemie wurden die Workshops virtuell durchgeführt. In diesem Band sind die vier vollständigen Beiträge von ML-CDS 2020 sowie die neun vollständigen Beiträge von CLIP 2020 enthalten, die aus einer Vielzahl von Einreichungen sorgfältig ausgewählt wurden. Die Beiträge von ML-CDS befassen sich mit maschinellem Lernen auf multimodalen Datensätzen zur klinischen Entscheidungsunterstützung und Behandlungsplanung, während die CLIP-Beiträge spezifische klinische Anwendungen und Verfahren auf der Grundlage umfassender klinischer Bild- und anderer Daten thematisieren.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control, Fachbücher von Shengbo Eben LiDas Buch "Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control" bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des Reinforcement Learning (RL). Es beleuchtet die Mechanismen, die hinter den jüngsten Fortschritten in der KI stehen, wie sie in Spielen und autonomen Systemen eingesetzt werden. Der Autor, Shengbo Eben Li, erklärt, wie RL als interdisziplinäres Feld von Trial-and-Error-Lernen und optimaler Steuerung fungiert und dabei hilft, komplexe Probleme zu lösen. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise von RL und dessen Verbindung zur optimalen Kontrolle erlangen möchten. Es behandelt die evolutionäre Entwicklung von RL, wichtige Meilensteine und die Herausforderungen, die bei der Anwendung dieser Technologien auftreten können. Die detaillierte Analyse und die theoretischen Grundlagen machen es zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und deren praktischen Anwendungen beschäftigen.90,94 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Iterative Design of Teaching-Learning Sequences, Fachbücher von Petros Kariotoglou, Dimitris PsillosDas Buch "Iterative Design of Teaching-Learning Sequences" bietet eine umfassende Auseinandersetzung mit der forschungsbasierten Entwicklung von Lehr-Lern-Sequenzen im Bereich der Naturwissenschaften. Die Autoren beleuchten sowohl theoretische Fragestellungen als auch praktische Aspekte des Designs und der iterativen Weiterentwicklung von Lehr-Lern-Sequenzen in modernen, gesellschaftlich relevanten und bildungspolitisch bedeutenden wissenschaftlichen und technologischen Feldern. Die Struktur des Buches ist in zwei Teile gegliedert: Der erste Teil umfasst eine Sammlung von Beiträgen, die sich mit den theoretischen Grundlagen und Merkmalen ausgewählter theoretischer Rahmenbedingungen für das Design von Lehr-Lern-Sequenzen befassen. Der zweite Teil präsentiert Fallstudien, die die Gestaltung, Implementierung, iterative Evolution und Evaluation von Lehr-Lern-Sequenzen in verschiedenen Bildungskontexten untersuchen. Diese Fallstudien thematisieren moderne interdisziplinäre Wissenschaften, insbesondere die Materialwissenschaft, und fördern die Verknüpfung von Wissenschaft und Technologie.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Intelligent Decision Science, Fachbücher von Himansu Das, Minakhi Rout, Jitendra Kumar RoutDas Buch "Machine Learning for Intelligent Decision Science" bietet eine umfassende Analyse von Entscheidungsmodellen, die auf maschinellem Lernen basieren. Es behandelt intelligente, hybride und adaptive Methoden sowie Werkzeuge zur Lösung komplexer Lern- und Entscheidungsprobleme, insbesondere unter Unsicherheitsbedingungen. Die Beiträge stammen von Experten aus den Bereichen Datenwissenschaft, Praxis und Bildung, was dem Werk eine breite Perspektive verleiht. Die behandelten Themen reichen von intelligenten Systemen in der Entscheidungswissenschaft bis hin zu aktuellen Innovationen, Trends und praktischen Herausforderungen in diesem dynamischen Bereich. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Akademiker, Studierende, Forscher und Fachleute, die tiefere Einblicke in die Entscheidungsfindung gewinnen möchten.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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