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Supervised and Unsupervised Learning for Data Science, Fachbücher von Michael W. Berry, Yap Bee Wah, Mohamed Azlinah
Das Buch "Supervised and Unsupervised Learning for Data Science" bietet eine umfassende Übersicht über moderne Lernalgorithmen, einschliesslich semi-supervisierter Methoden, die eine breite Palette von Clustering- und Klassifikationslösungen für Big-Data-Anwendungen abdecken. Es enthält Fallstudien und bewährte Praktiken sowie theoretische Modelle des Lernens, die als wertvolle Referenz für Fachleute und Studierende dienen. Die acht Kapitel des Buches behandeln zentrale Themen wie Diskretisierung, Merkmalsextraktion und -auswahl, Klassifikation, Clustering, Themenmodellierung, Graphanalyse und deren Anwendungen. Dieses Werk ist besonders nützlich für Praktiker und Graduierte, die sich mit aktuellen und zukünftigen Forschungsfragen auseinandersetzen, sowie für Lehrende, die moderne Ansätze des unsupervised und semi-supervised Lernens in Seminarveranstaltungen auf Graduiertenebene präsentieren möchten. Die Inhalte basieren auf ausgewählten, erweiterten Beiträgen der vierten Internationalen Konferenz über Soft Computing in Data Science.
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Supervised Learning with Python, Fachbücher von Vaibhav Verdhan
"Supervised Learning with Python" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich auf die Konzepte und Algorithmen des überwachten Lernens konzentriert. Es bietet eine detaillierte Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens und erläutert die Unterschiede zwischen überwachten, semi-überwachten und unüberwachten Lernmethoden. Die Leserinnen und Leser werden durch verschiedene Kapitel geführt, die sich mit Regression und Klassifikationsproblemen befassen und die mathematischen Grundlagen sowie die Implementierung gängiger Algorithmen wie Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, KNN und Naïve Bayes behandeln. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Algorithmen wie Random Forest, SVM, Gradient Boosting und neuronale Netzwerke behandelt. Das Buch legt besonderen Wert auf die praktische Anwendung in Python und bietet Lösungen für häufige Probleme wie Überanpassung, Merkmalsengineering und Datenbereinigung. Am Ende des Buches wird der gesamte Prozess der Modellentwicklung, einschliesslich Bereitstellung und Wartung, behandelt. Nach der Lektüre werden die Leserinnen und Leser in der Lage sein, die vorgestellten Konzepte zu verstehen und innovative Lösungen zu entwickeln.
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Praxisbuch Unsupervised Learning, Fachbücher von Ankur A. PatelEntdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind. Unüberwachtes Lernen könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein. Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen. Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras. Ein Grossteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des überwachten Lernens, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das unüberwachte Lernen - auch Unsupervised Learning genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind - Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind. Wie Data Scientists unüberwachtes Lernen für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AIMachine Learning Q and AI , 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI , > , Erscheinungsjahr: 20240416, Produktform: Kartoniert, Autoren: Raschka, Sebastian, Seitenzahl/Blattzahl: 234, Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Keyword: computers;computer;technology;mathematics;math;data;statistics;math books;maths;numbers;probability;math book;behavioral economics;data science;tech;data analytics;data visualization;regression;probability and statistics;econometrics;data analysis;biostatistics;computer books;predictive analytics;probability theory;mathematics books;forecasting;introduction to statistics;mathematical thinking;basic statistics;beginning statistics;intro to statistics;programming;education;business;engineering, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 18, Gewicht: 508, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,37,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Unsupervised Domain Adaptation, Fachbücher von Jingjing LiDas Fachbuch "Unsupervised Domain Adaptation" bietet eine umfassende Analyse und Bewertung der neuesten Methoden im Bereich der unüberwachten Domänenanpassung (UDA) in der maschinellen Lernforschung. Es richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker, die sich für die Herausforderungen und Anwendungen von UDA interessieren. Das Buch beginnt mit einer klaren Einführung in das UDA-Problem und ist in vier technische Abschnitte unterteilt, die jeweils einen spezifischen Forschungsbereich abdecken. Der erste Abschnitt behandelt die Optimierung von Kriterien zur Erlernung domäneninvarianter Repräsentationen. Der zweite Abschnitt fokussiert sich auf adversariales Lernen mit zwei Klassifikatoren, während der dritte Abschnitt die neuartige quelle-freie UDA behandelt, die keine Rohdaten aus der Quell-Domäne benötigt. Der vierte Abschnitt kombiniert aktive Lernmethoden mit UDA, um den Bedarf an beschrifteten Daten zu minimieren. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die Komplexität und die Fortschritte in diesem dynamischen Forschungsfeld besser zu verstehen.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Supervised Learning with Quantum Computers, Fachbücher von Francesco Petruccione, Maria Schuld"Supervised Learning with Quantum Computers" ist ein Fachbuch, das sich mit der Schnittstelle zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen beschäftigt. Es richtet sich an ein Publikum von Informatikern und Physikern auf Graduierten-Niveau und bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen dieser aufstrebenden Disziplin. Das Buch vermittelt nicht nur grundlegende Konzepte, sondern präsentiert auch ein einfaches Beispiel für einen Quanten-Maschinenlernalgorithmus. Für fortgeschrittene Leser werden komplexere Themen behandelt, darunter die Kodierung von Daten in Quanten-Zustände sowie die Entwicklung und Analyse von echten Quanten-Lernmodellen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem überwachten Lernen und den Anwendungen für nahe Zukunfts-Quanten-Geräte, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die sich mit den Möglichkeiten des Quantencomputings im Bereich des maschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.192,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Introduction to Semi-Supervised Learning, Fachbücher von Xiaojin Zhu, Andrew B Goldberg
Das Buch "Introduction to Semi-Supervised Learning" bietet eine umfassende Einführung in das semi-supervised learning, ein Lernparadigma, das sich mit der Nutzung sowohl gelabelter als auch ungelabelter Daten beschäftigt. In der heutigen Datenlandschaft, in der gelabelte Daten oft rar und kostspielig sind, stellt dieses Konzept eine wertvolle Methode dar, um die Effizienz von Lernalgorithmen zu steigern. Das Buch behandelt verschiedene Modelle des semi-supervised learning, darunter Selbsttraining, Mischmodelle, Co-Training, Multiview-Learning, graphbasierte Methoden und semi-supervised Support Vector Machines. Jedes Modell wird mit seiner grundlegenden mathematischen Formulierung vorgestellt, und es wird auf die zugrunde liegenden Annahmen eingegangen, die für den Erfolg dieser Modelle entscheidend sind. Durch die Diskussion von Gegenbeispielen wird zudem die Limitation der Modelle verdeutlicht. Dieses Fachbuch richtet sich an Studierende und Fachleute im Bereich Technik und IT, die ein tieferes Verständnis für die Mechanismen und Anwendungen des semi-supervised learning erlangen möchten.
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Unsupervised Learning Algorithms, Fachbücher von M. Emre Celebi, Kemal Aydin, Emre Celebi
Das Buch "Unsupervised Learning Algorithms" bietet eine umfassende Zusammenfassung des aktuellen Stands der Technik im Bereich des unüberwachten Lernens. Angesichts der zunehmenden Menge an unbeschrifteten Daten haben unüberwachte Lernalgorithmen an Bedeutung gewonnen, da sie in der Lage sind, interessante und nützliche Muster in diesen Daten automatisch zu entdecken. Die Autoren, die Experten auf ihrem Gebiet sind, erörtern die vielfältigen Anwendungen dieser Algorithmen, darunter Mustererkennung, Marktanalyse, Web-Mining, soziale Netzwerk-Analyse, Informationsabruf, Empfehlungssysteme, Marktforschung, Intrusionserkennung und Betrugserkennung. Das Buch richtet sich an Forscher und Praktiker, die unüberwachtes Lernen zur Datenanalyse nutzen, und behandelt Themen wie Anomalieerkennung, Clustering und Merkmalsextraktion. Jeder Beitrag stammt von einem führenden Experten, was die Qualität und Tiefe der behandelten Themen gewährleistet.
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Supervised and Unsupervised Learning for Data Science, Fachbücher von Michael W. Berry, Yap Bee Wah, Mohamed AzlinahDas Buch "Supervised and Unsupervised Learning for Data Science" bietet eine umfassende Übersicht über moderne Lernalgorithmen, einschliesslich semi-supervisierter Methoden, die eine breite Palette von Clustering- und Klassifikationslösungen für Big-Data-Anwendungen abdecken. Es enthält Fallstudien und bewährte Praktiken sowie theoretische Modelle des Lernens, die als wertvolle Referenz für Fachleute und Studierende dienen. Die acht Kapitel des Buches behandeln zentrale Themen wie Diskretisierung, Merkmalsextraktion und -auswahl, Klassifikation, Clustering, Themenmodellierung, Graphanalyse und deren Anwendungen. Dieses Werk ist besonders nützlich für Praktiker und Graduierte, die sich mit aktuellen und zukünftigen Forschungsfragen auseinandersetzen, sowie für Lehrende, die moderne Ansätze des unsupervised und semi-supervised Lernens in Seminarveranstaltungen auf Graduiertenebene präsentieren möchten. Die Inhalte basieren auf ausgewählten, erweiterten Beiträgen der vierten Internationalen Konferenz über Soft Computing in Data Science.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Supervised Learning with Python, Fachbücher von Vaibhav Verdhan"Supervised Learning with Python" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich auf die Konzepte und Algorithmen des überwachten Lernens konzentriert. Es bietet eine detaillierte Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens und erläutert die Unterschiede zwischen überwachten, semi-überwachten und unüberwachten Lernmethoden. Die Leserinnen und Leser werden durch verschiedene Kapitel geführt, die sich mit Regression und Klassifikationsproblemen befassen und die mathematischen Grundlagen sowie die Implementierung gängiger Algorithmen wie Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, KNN und Naïve Bayes behandeln. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Algorithmen wie Random Forest, SVM, Gradient Boosting und neuronale Netzwerke behandelt. Das Buch legt besonderen Wert auf die praktische Anwendung in Python und bietet Lösungen für häufige Probleme wie Überanpassung, Merkmalsengineering und Datenbereinigung. Am Ende des Buches wird der gesamte Prozess der Modellentwicklung, einschliesslich Bereitstellung und Wartung, behandelt. Nach der Lektüre werden die Leserinnen und Leser in der Lage sein, die vorgestellten Konzepte zu verstehen und innovative Lösungen zu entwickeln.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxisbuch Unsupervised Learning, Fachbücher von Ankur A. PatelEntdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind. Unüberwachtes Lernen könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein. Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen. Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras. Ein Grossteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des überwachten Lernens, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das unüberwachte Lernen - auch Unsupervised Learning genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind - Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind. Wie Data Scientists unüberwachtes Lernen für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AIMachine Learning Q and AI , 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI , > , Erscheinungsjahr: 20240416, Produktform: Kartoniert, Autoren: Raschka, Sebastian, Seitenzahl/Blattzahl: 234, Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Keyword: computers;computer;technology;mathematics;math;data;statistics;math books;maths;numbers;probability;math book;behavioral economics;data science;tech;data analytics;data visualization;regression;probability and statistics;econometrics;data analysis;biostatistics;computer books;predictive analytics;probability theory;mathematics books;forecasting;introduction to statistics;mathematical thinking;basic statistics;beginning statistics;intro to statistics;programming;education;business;engineering, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 18, Gewicht: 508, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,37,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Unsupervised Domain Adaptation, Fachbücher von Jingjing LiDas Fachbuch "Unsupervised Domain Adaptation" bietet eine umfassende Analyse und Bewertung der neuesten Methoden im Bereich der unüberwachten Domänenanpassung (UDA) in der maschinellen Lernforschung. Es richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker, die sich für die Herausforderungen und Anwendungen von UDA interessieren. Das Buch beginnt mit einer klaren Einführung in das UDA-Problem und ist in vier technische Abschnitte unterteilt, die jeweils einen spezifischen Forschungsbereich abdecken. Der erste Abschnitt behandelt die Optimierung von Kriterien zur Erlernung domäneninvarianter Repräsentationen. Der zweite Abschnitt fokussiert sich auf adversariales Lernen mit zwei Klassifikatoren, während der dritte Abschnitt die neuartige quelle-freie UDA behandelt, die keine Rohdaten aus der Quell-Domäne benötigt. Der vierte Abschnitt kombiniert aktive Lernmethoden mit UDA, um den Bedarf an beschrifteten Daten zu minimieren. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die Komplexität und die Fortschritte in diesem dynamischen Forschungsfeld besser zu verstehen.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Supervised Learning with Quantum Computers, Fachbücher von Francesco Petruccione, Maria Schuld"Supervised Learning with Quantum Computers" ist ein Fachbuch, das sich mit der Schnittstelle zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen beschäftigt. Es richtet sich an ein Publikum von Informatikern und Physikern auf Graduierten-Niveau und bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen dieser aufstrebenden Disziplin. Das Buch vermittelt nicht nur grundlegende Konzepte, sondern präsentiert auch ein einfaches Beispiel für einen Quanten-Maschinenlernalgorithmus. Für fortgeschrittene Leser werden komplexere Themen behandelt, darunter die Kodierung von Daten in Quanten-Zustände sowie die Entwicklung und Analyse von echten Quanten-Lernmodellen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem überwachten Lernen und den Anwendungen für nahe Zukunfts-Quanten-Geräte, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die sich mit den Möglichkeiten des Quantencomputings im Bereich des maschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.192,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Introduction to Semi-Supervised Learning, Fachbücher von Xiaojin Zhu, Andrew B GoldbergDas Buch "Introduction to Semi-Supervised Learning" bietet eine umfassende Einführung in das semi-supervised learning, ein Lernparadigma, das sich mit der Nutzung sowohl gelabelter als auch ungelabelter Daten beschäftigt. In der heutigen Datenlandschaft, in der gelabelte Daten oft rar und kostspielig sind, stellt dieses Konzept eine wertvolle Methode dar, um die Effizienz von Lernalgorithmen zu steigern. Das Buch behandelt verschiedene Modelle des semi-supervised learning, darunter Selbsttraining, Mischmodelle, Co-Training, Multiview-Learning, graphbasierte Methoden und semi-supervised Support Vector Machines. Jedes Modell wird mit seiner grundlegenden mathematischen Formulierung vorgestellt, und es wird auf die zugrunde liegenden Annahmen eingegangen, die für den Erfolg dieser Modelle entscheidend sind. Durch die Diskussion von Gegenbeispielen wird zudem die Limitation der Modelle verdeutlicht. Dieses Fachbuch richtet sich an Studierende und Fachleute im Bereich Technik und IT, die ein tieferes Verständnis für die Mechanismen und Anwendungen des semi-supervised learning erlangen möchten.35,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Unsupervised Learning Algorithms, Fachbücher von M. Emre Celebi, Kemal Aydin, Emre CelebiDas Buch "Unsupervised Learning Algorithms" bietet eine umfassende Zusammenfassung des aktuellen Stands der Technik im Bereich des unüberwachten Lernens. Angesichts der zunehmenden Menge an unbeschrifteten Daten haben unüberwachte Lernalgorithmen an Bedeutung gewonnen, da sie in der Lage sind, interessante und nützliche Muster in diesen Daten automatisch zu entdecken. Die Autoren, die Experten auf ihrem Gebiet sind, erörtern die vielfältigen Anwendungen dieser Algorithmen, darunter Mustererkennung, Marktanalyse, Web-Mining, soziale Netzwerk-Analyse, Informationsabruf, Empfehlungssysteme, Marktforschung, Intrusionserkennung und Betrugserkennung. Das Buch richtet sich an Forscher und Praktiker, die unüberwachtes Lernen zur Datenanalyse nutzen, und behandelt Themen wie Anomalieerkennung, Clustering und Merkmalsextraktion. Jeder Beitrag stammt von einem führenden Experten, was die Qualität und Tiefe der behandelten Themen gewährleistet.117,69 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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