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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine Learning
Mathematics 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,
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Springer Machine Learning for Multimodal Interaction (Englisch, Softcover, Andrei Popescu-Belis, Hervé Bourlard, Renals Steve) (55514274)Springer Machine Learning for Multimodal Interaction (Englisch, Softcover, Andrei Popescu-Belis, Hervé Bourlard, Renals Steve) (55514274)53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Systems for Multimodal Affect Recognition, Fachbücher von Markus KächeleDas Buch "Machine Learning Systems for Multimodal Affect Recognition" von Markus Kächele bietet eine umfassende Analyse der verschiedenen Schritte im Bereich des affektiven Rechnens. Es behandelt die gesamte Pipeline, die von der Gestaltung und Aufnahme von Korpora über die Annotation und Merkmalsextraktion bis hin zur Nachbearbeitung und Klassifikation individueller Modalitäten reicht. Ein besonderer Fokus liegt auf der multimodalen Erkennung von emotionalen und medizinischen Zuständen, sowohl diskreten als auch kontinuierlichen. Kächele hebt die Herausforderungen hervor, die bei der Annotation und Verarbeitung kontinuierlicher Signale auftreten, und präsentiert Methoden zur Personalisierung von Datensätzen sowie zur Anpassung von Klassifikatoren an neue Situationen und Individuen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Springer Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support (Englisch, Softcover, Arbel, Carneiro et al, Gustavo, Tal) (55937127)
Springer Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support (Englisch, Softcover, Arbel, Carneiro et al, Gustavo, Tal) (55937127)
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Machine Learning for Multimodal Interaction, Fachbücher von Andrei Popescu-Belis, Hervé Bourlard, Renals Steve
"Machine Learning for Multimodal Interaction" ist ein Fachbuch, das eine Auswahl überarbeiteter Beiträge aus dem 4. Workshop zu diesem Thema präsentiert, der im Jahr 2007 in Brünn, Tschechische Republik, stattfand. Das Buch umfasst 26 Kapitel, die ein breites Spektrum an Themen abdecken, darunter multimodale Verarbeitung, Mensch-Computer-Interaktion sowie Video-, Audio-, Sprach- und Sprachverarbeitung. Die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf Probleme in diesen Bereichen sowie die Gestaltung und Analyse von Software, die multimodale Interaktionen unterstützt, sind die beiden zentralen Themen dieses Nachbereitungsbuchs. Der Workshop umfasste zahlreiche Präsentationen und bot eine Plattform für den Austausch zwischen Forschenden aus verschiedenen Ländern und Institutionen, die sich mit multimodalen Prozessen und Multimedia-Browsing beschäftigen.
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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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Machine Learning Systems for Multimodal Affect Recognition, Fachbücher von Markus KächeleDas Buch "Machine Learning Systems for Multimodal Affect Recognition" von Markus Kächele bietet eine umfassende Analyse der verschiedenen Schritte im Bereich des affektiven Rechnens. Es behandelt die gesamte Pipeline, die von der Gestaltung und Aufnahme von Korpora über die Annotation und Merkmalsextraktion bis hin zur Nachbearbeitung und Klassifikation individueller Modalitäten reicht. Ein besonderer Fokus liegt auf der multimodalen Erkennung von emotionalen und medizinischen Zuständen, sowohl diskreten als auch kontinuierlichen. Kächele hebt die Herausforderungen hervor, die bei der Annotation und Verarbeitung kontinuierlicher Signale auftreten, und präsentiert Methoden zur Personalisierung von Datensätzen sowie zur Anpassung von Klassifikatoren an neue Situationen und Individuen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support (Englisch, Softcover, Arbel, Carneiro et al, Gustavo, Tal) (55937127)Springer Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support (Englisch, Softcover, Arbel, Carneiro et al, Gustavo, Tal) (55937127)69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Multimodal Interaction, Fachbücher von Andrei Popescu-Belis, Hervé Bourlard, Renals Steve"Machine Learning for Multimodal Interaction" ist ein Fachbuch, das eine Auswahl überarbeiteter Beiträge aus dem 4. Workshop zu diesem Thema präsentiert, der im Jahr 2007 in Brünn, Tschechische Republik, stattfand. Das Buch umfasst 26 Kapitel, die ein breites Spektrum an Themen abdecken, darunter multimodale Verarbeitung, Mensch-Computer-Interaktion sowie Video-, Audio-, Sprach- und Sprachverarbeitung. Die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf Probleme in diesen Bereichen sowie die Gestaltung und Analyse von Software, die multimodale Interaktionen unterstützt, sind die beiden zentralen Themen dieses Nachbereitungsbuchs. Der Workshop umfasste zahlreiche Präsentationen und bot eine Plattform für den Austausch zwischen Forschenden aus verschiedenen Ländern und Institutionen, die sich mit multimodalen Prozessen und Multimedia-Browsing beschäftigen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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