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Titlebook: Machine Learning kompakt; Ein Einstieg für Stu Kenny Choo,Eliska Greplova,Titus Neupert Book 2020 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:08:55 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Machine Learning kompakt
副標題Ein Einstieg für Stu
編輯Kenny Choo,Eliska Greplova,Titus Neupert
視頻videohttp://file.papertrans.cn/621/620707/620707.mp4
概述Kompakte Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens.Fachterminologie für Einsteiger pr?zise erkl?rt.Mit zahlreichen Beispielen zum Ausprobieren
叢書名稱essentials
圖書封面Titlebook: Machine Learning kompakt; Ein Einstieg für Stu Kenny Choo,Eliska Greplova,Titus Neupert Book 2020 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en
描述Dieses .essential. befasst sich mit Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen der Naturwissenschaften. Es behandelt gel?ufige Strukturen und Algorithmen, um Daten mit den Techniken des maschinellen Lernens zu analysieren. Zun?chst werden Methoden eingeführt, die an klassischen statistischen Analysen andocken und auf soliderem mathematischem Fundament stehen. Die Autoren machen mit den verschiedenen Strukturen für künstliche neuronale Netzwerke vertraut und zeigen die jeweiligen Anwendungsgebiete..
出版日期Book 2020
關(guān)鍵詞Maschinelles Lernen; Künstliche Inteligenz; Neuronales Netzwerk; Algorithmen; überwachtes Lernen; Unüberw
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-32268-7
isbn_softcover978-3-658-32267-0
isbn_ebook978-3-658-32268-7Series ISSN 2197-6708 Series E-ISSN 2197-6716
issn_series 2197-6708
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden
The information of publication is updating

書目名稱Machine Learning kompakt影響因子(影響力)




書目名稱Machine Learning kompakt影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning kompakt網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Machine Learning kompakt網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning kompakt被引頻次




書目名稱Machine Learning kompakt被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning kompakt年度引用




書目名稱Machine Learning kompakt年度引用學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning kompakt讀者反饋




書目名稱Machine Learning kompakt讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:12:17 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:20:28 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:26:54 | 只看該作者
Interpretierbarkeit von neuronalen Netzwerken,und Prinzipien auf der Spur ist, sondern auch für die Sicherheit von maschinellem Lernen relevant. In diesem Kapitel wird aufgezeigt, wie anf?llig neuronale Netzwerke gegenüber St?rungen sein k?nnen und wie man, beispielsweise mittels Dreaming, etwas darüber in Erfahrung bringt, was ein Netzwerk gelernt hat.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:07:25 | 只看該作者
Book 2020statistischen Analysen andocken und auf soliderem mathematischem Fundament stehen. Die Autoren machen mit den verschiedenen Strukturen für künstliche neuronale Netzwerke vertraut und zeigen die jeweiligen Anwendungsgebiete..
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:32:28 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:57:17 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:28:54 | 只看該作者
2197-6708 n klassischen statistischen Analysen andocken und auf soliderem mathematischem Fundament stehen. Die Autoren machen mit den verschiedenen Strukturen für künstliche neuronale Netzwerke vertraut und zeigen die jeweiligen Anwendungsgebiete..978-3-658-32267-0978-3-658-32268-7Series ISSN 2197-6708 Series E-ISSN 2197-6716
9#
發(fā)表于 2025-3-23 02:59:18 | 只看該作者
,Einführung,werke, Deep Learning und Backpropagation ein. Die gro?en Themenstr?nge des Buches werden erl?utert und die grundlegenden Herausforderungen für den Einsatz von neuronalen Netzwerken umrissen. Zudem wird diskutiert, welche spezifischen Herausforderungen für den Einsatz von maschinellem Lernen in den N
10#
發(fā)表于 2025-3-23 07:33:55 | 只看該作者
Maschinelles Lernen ohne neuronale Netzwerke,ohne neuronale Netzwerke auskommen. In diesem Kapitel werden einige solcher Methoden, wie Hauptkomponentenanalyse und lineare Regression, besprochen. Sie haben den Vorteil, dass sie mathematisch pr?ziser behandelt werden k?nnen und oft eine einfache erste Charakterisierung von Strukturen in komplexe
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