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Hyperparameter Optimization in Machine Learning, Fachbücher von Tanay Agrawal
Das Buch "Hyperparameter Optimization in Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Feinabstimmung von Hyperparametern in maschinellen Lernmodellen. Es behandelt die grundlegenden Konzepte von Hyperparametern und deren Einfluss auf verschiedene Aspekte von Modellen. Der Autor, Tanay Agrawal, führt die Leser durch eine schrittweise Anleitung zur Hyperparameter-Optimierung, beginnend mit einfachen Algorithmen und fortschreitend zu komplexeren Methoden. Besondere Aufmerksamkeit wird den Herausforderungen von Zeit- und Speicherbeschränkungen gewidmet, wobei verteilte Optimierungsmethoden vorgestellt werden. Zudem wird die bayesianische Optimierung behandelt, die aus vorherigen Erfahrungen lernt, um die Effizienz der Hyperparametersuche zu steigern. Das Buch beleuchtet auch verschiedene Frameworks wie Hyperopt und Optuna, die sequentielle modellbasierte globale Optimierungsalgorithmen implementieren. Abschliessend wird die Rolle der Hyperparameter-Optimierung in der automatisierten maschinellen Lernpraxis zusammengefasst und ein Tutorial zur Erstellung eines eigenen AutoML-Skripts angeboten.
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Optimization in Machine Learning and Applications, Fachbücher von Anand J. Kulkarni, Suresh Chandra Satapathy
Das Buch "Optimization in Machine Learning and Applications" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von maschinellem Lernen zur Gewinnung nützlicher Informationen aus multimodalen Daten. Es behandelt verschiedene Optimierungsmethoden, die darauf abzielen, Fehler bei der Entwicklung von Mustern und Klassifikationen zu minimieren, was wiederum die Vorhersage- und Entscheidungsfindung verbessert. Darüber hinaus werden reale Probleme des maschinellen Lernens formuliert und verschiedene AI-Lösungsansätze, sowohl eigenständig als auch hybrid, diskutiert. Das Werk schlägt zudem neuartige metaheuristische Methoden vor, um komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens zu lösen. Mit wertvollen Einblicken unterstützt das Buch die Leser dabei, neue Wege für interdisziplinäre Forschungsdiskussionen zu erkunden.
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Distributed Machine Learning and Gradient Optimization, Fachbücher von Bin Cui, Ce Zhang, Jiawei JiangDas Buch "Distributed Machine Learning and Gradient Optimization" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in den verteilten maschinellen Lernalgorithmen, die auf Gradientenoptimierungsmethoden basieren. In der Ära von Big Data stellen grosse Datensätze erhebliche Herausforderungen für bestehende Systeme des maschinellen Lernens dar. Daher ist die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen in einer verteilten Umgebung zu einer Schlüsseltechnologie geworden. Die Forschung hat gezeigt, dass gradientenbasierte iterative Optimierung eine effektive Lösung darstellt. Das Buch konzentriert sich auf Methoden, die die grossflächige Gradientenoptimierung durch algorithmische Optimierungen und sorgfältige Systemimplementierungen beschleunigen können. Es werden drei wesentliche Techniken zur Gestaltung eines Gradientenoptimierungsalgorithmus vorgestellt, um ein verteiltes maschinelles Lernmodell zu trainieren: parallele Strategien, Datenkompression und Synchronisationsprotokolle. In einem tutorialartigen Stil behandelt es eine Vielzahl von Themen, von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu sorgfältig gestalteten Algorithmen und Systemen des verteilten maschinellen Lernens. Es richtet sich an ein breites Publikum im Bereich des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz, der Big Data und des Datenbankmanagements.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Optimization, and Big Data, Fachbücher von Panos M. Pardalos, Giuseppe Nicosia, Giovanni Giuffrida, Piero ConcaDas Buch "Machine Learning, Optimization, and Big Data" ist eine Sammlung von überarbeiteten und ausgewählten Beiträgen des Zweiten Internationalen Workshops zu diesen Themen, der 2016 in Volterra, Italien, stattfand. In diesem Band sind 40 sorgfältig geprüfte Arbeiten enthalten, die aus insgesamt 97 eingereichten Manuskripten ausgewählt wurden. Die Beiträge decken ein breites Spektrum an Ideen, Technologien, Algorithmen, Methoden und Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen, rechnergestützte Optimierung und Datenwissenschaft ab. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Forscher, die sich mit den neuesten Entwicklungen und Herausforderungen in diesen dynamischen und interdisziplinären Bereichen auseinandersetzen möchten. Die Vielfalt der behandelten Themen bietet wertvolle Einblicke und fördert das Verständnis für die komplexen Zusammenhänge zwischen diesen Disziplinen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems, Fachbücher von Richard Everson, Jonathan Fieldsend, Kishalay MitraDas Fachbuch "Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Optimierungstechniken und maschinellem Lernen in der Windenergiebranche. Verfasst von Richard Everson und Jonathan Fieldsend, richtet sich das Werk an Fachleute und Studierende der Mathematik und Naturwissenschaften sowie der Informatik. Es behandelt zentrale Themen wie Unsicherheitsanalysen und deren Einfluss auf die Effizienz von Windenergieanlagen. Die erste Auflage, die 2026 veröffentlicht wird, ist in englischer Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke in moderne Technologien und Methoden zur Verbesserung der Energieumwandlungssysteme. Leserinnen und Leser können sich auf eine fundierte und praxisnahe Darstellung freuen, die sowohl theoretische als auch praktische Aspekte berücksichtigt. Das Buch ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich der Windenergie auseinandersetzen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Optimization, and Data Science, Fachbücher von Varun Ojha, Renato Umeton, Giuseppe Nicosia, M. Panos Pardalos, Sven GiesselbachDas Buch "Machine Learning, Optimization, and Data Science" präsentiert die überarbeiteten ausgewählten Beiträge der 10. Internationalen Konferenz LOD 2024, die vom 22. bis 25. September 2024 in Castiglione della Pescaia, Italien, stattfand. Es bietet einen umfassenden Überblick über aktuelle Entwicklungen und Forschungsergebnisse in den Bereichen maschinelles Lernen, Optimierung und Datenwissenschaft. Die Beiträge stammen von renommierten Autoren, darunter M. Panos Pardalos, Sven Giesselbach, Giuseppe Nicosia, Varun Ojha und Renato Umeton, und sind in englischer Sprache verfasst. Mit 293 Seiten bietet das Sachbuch eine fundierte Grundlage für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Trends und Techniken in diesen dynamischen Disziplinen auseinandersetzen möchten. Der kartonierte Einband sorgt für eine ansprechende und praktische Präsentation des Inhalts. Dieses Werk ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der modernen Datenanalyse und -verarbeitung beschäftigen.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Stochastic Learning and Optimization, Fachbücher von Xi-Ren Cao
Das Buch "Stochastic Learning and Optimization" bietet eine umfassende Analyse der Leistungsoptimierung in modernen Ingenieursystemen. Es behandelt die Herausforderungen, die sich aus der Komplexität dieser Systeme ergeben, und zeigt auf, wie Lerntechniken eingesetzt werden können, um optimale Entscheidungen zu treffen. Die Themen reichen von Perturbationsanalyse in diskreten Ereignisdynamiksystemen bis hin zu Markov-Entscheidungsprozessen und Verstärkungslernen. Durch die Einführung eines einheitlichen Rahmens, der auf der Sensitivitätsanalyse basiert, werden neue Ansätze und Forschungsgebiete vorgestellt, die für Fachleute in verschiedenen Disziplinen von Interesse sind. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit der Optimierung von Systemleistungen in komplexen Umgebungen beschäftigen.
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Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization Tools for Smart Cities, Fachbücher von Stamatina Th. Rassia, Arsenios Tsokas, Panos M. Pardalos
Das Buch "Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization Tools for Smart Cities" bietet eine umfassende Sammlung interdisziplinärer Ansätze zur Anwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Optimierungstools in städtischen Umgebungen. Es zielt darauf ab, urbane Merkmale zu optimieren und somit zur Schaffung smarter, nachhaltiger und lebenswerten Städte der Zukunft beizutragen. Die Beiträge stammen von international anerkannten Experten, die ihre Forschungsergebnisse und Überlegungen in den verschiedenen Kapiteln präsentieren. Dieses Werk richtet sich an Studierende und Forschende aus verschiedenen Disziplinen, darunter Architektur, Ingenieurwesen, Physik, Mathematik und Informatik, und fördert ein vertieftes Verständnis der Technologien, die zur Entwicklung smarter Städte beitragen können.
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Hyperparameter Optimization in Machine Learning, Fachbücher von Tanay AgrawalDas Buch "Hyperparameter Optimization in Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Feinabstimmung von Hyperparametern in maschinellen Lernmodellen. Es behandelt die grundlegenden Konzepte von Hyperparametern und deren Einfluss auf verschiedene Aspekte von Modellen. Der Autor, Tanay Agrawal, führt die Leser durch eine schrittweise Anleitung zur Hyperparameter-Optimierung, beginnend mit einfachen Algorithmen und fortschreitend zu komplexeren Methoden. Besondere Aufmerksamkeit wird den Herausforderungen von Zeit- und Speicherbeschränkungen gewidmet, wobei verteilte Optimierungsmethoden vorgestellt werden. Zudem wird die bayesianische Optimierung behandelt, die aus vorherigen Erfahrungen lernt, um die Effizienz der Hyperparametersuche zu steigern. Das Buch beleuchtet auch verschiedene Frameworks wie Hyperopt und Optuna, die sequentielle modellbasierte globale Optimierungsalgorithmen implementieren. Abschliessend wird die Rolle der Hyperparameter-Optimierung in der automatisierten maschinellen Lernpraxis zusammengefasst und ein Tutorial zur Erstellung eines eigenen AutoML-Skripts angeboten.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Optimization in Machine Learning and Applications, Fachbücher von Anand J. Kulkarni, Suresh Chandra SatapathyDas Buch "Optimization in Machine Learning and Applications" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von maschinellem Lernen zur Gewinnung nützlicher Informationen aus multimodalen Daten. Es behandelt verschiedene Optimierungsmethoden, die darauf abzielen, Fehler bei der Entwicklung von Mustern und Klassifikationen zu minimieren, was wiederum die Vorhersage- und Entscheidungsfindung verbessert. Darüber hinaus werden reale Probleme des maschinellen Lernens formuliert und verschiedene AI-Lösungsansätze, sowohl eigenständig als auch hybrid, diskutiert. Das Werk schlägt zudem neuartige metaheuristische Methoden vor, um komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens zu lösen. Mit wertvollen Einblicken unterstützt das Buch die Leser dabei, neue Wege für interdisziplinäre Forschungsdiskussionen zu erkunden.128,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Distributed Machine Learning and Gradient Optimization, Fachbücher von Bin Cui, Ce Zhang, Jiawei JiangDas Buch "Distributed Machine Learning and Gradient Optimization" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in den verteilten maschinellen Lernalgorithmen, die auf Gradientenoptimierungsmethoden basieren. In der Ära von Big Data stellen grosse Datensätze erhebliche Herausforderungen für bestehende Systeme des maschinellen Lernens dar. Daher ist die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen in einer verteilten Umgebung zu einer Schlüsseltechnologie geworden. Die Forschung hat gezeigt, dass gradientenbasierte iterative Optimierung eine effektive Lösung darstellt. Das Buch konzentriert sich auf Methoden, die die grossflächige Gradientenoptimierung durch algorithmische Optimierungen und sorgfältige Systemimplementierungen beschleunigen können. Es werden drei wesentliche Techniken zur Gestaltung eines Gradientenoptimierungsalgorithmus vorgestellt, um ein verteiltes maschinelles Lernmodell zu trainieren: parallele Strategien, Datenkompression und Synchronisationsprotokolle. In einem tutorialartigen Stil behandelt es eine Vielzahl von Themen, von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu sorgfältig gestalteten Algorithmen und Systemen des verteilten maschinellen Lernens. Es richtet sich an ein breites Publikum im Bereich des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz, der Big Data und des Datenbankmanagements.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Optimization, and Big Data, Fachbücher von Panos M. Pardalos, Giuseppe Nicosia, Giovanni Giuffrida, Piero ConcaDas Buch "Machine Learning, Optimization, and Big Data" ist eine Sammlung von überarbeiteten und ausgewählten Beiträgen des Zweiten Internationalen Workshops zu diesen Themen, der 2016 in Volterra, Italien, stattfand. In diesem Band sind 40 sorgfältig geprüfte Arbeiten enthalten, die aus insgesamt 97 eingereichten Manuskripten ausgewählt wurden. Die Beiträge decken ein breites Spektrum an Ideen, Technologien, Algorithmen, Methoden und Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen, rechnergestützte Optimierung und Datenwissenschaft ab. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Forscher, die sich mit den neuesten Entwicklungen und Herausforderungen in diesen dynamischen und interdisziplinären Bereichen auseinandersetzen möchten. Die Vielfalt der behandelten Themen bietet wertvolle Einblicke und fördert das Verständnis für die komplexen Zusammenhänge zwischen diesen Disziplinen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Stochastic Learning and Optimization, Fachbücher von Xi-Ren CaoDas Buch "Stochastic Learning and Optimization" bietet eine umfassende Analyse der Leistungsoptimierung in modernen Ingenieursystemen. Es behandelt die Herausforderungen, die sich aus der Komplexität dieser Systeme ergeben, und zeigt auf, wie Lerntechniken eingesetzt werden können, um optimale Entscheidungen zu treffen. Die Themen reichen von Perturbationsanalyse in diskreten Ereignisdynamiksystemen bis hin zu Markov-Entscheidungsprozessen und Verstärkungslernen. Durch die Einführung eines einheitlichen Rahmens, der auf der Sensitivitätsanalyse basiert, werden neue Ansätze und Forschungsgebiete vorgestellt, die für Fachleute in verschiedenen Disziplinen von Interesse sind. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit der Optimierung von Systemleistungen in komplexen Umgebungen beschäftigen.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization Tools for Smart Cities, Fachbücher von Stamatina Th. Rassia, Arsenios Tsokas, Panos M. PardalosDas Buch "Artificial Intelligence, Machine Learning, and Optimization Tools for Smart Cities" bietet eine umfassende Sammlung interdisziplinärer Ansätze zur Anwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Optimierungstools in städtischen Umgebungen. Es zielt darauf ab, urbane Merkmale zu optimieren und somit zur Schaffung smarter, nachhaltiger und lebenswerten Städte der Zukunft beizutragen. Die Beiträge stammen von international anerkannten Experten, die ihre Forschungsergebnisse und Überlegungen in den verschiedenen Kapiteln präsentieren. Dieses Werk richtet sich an Studierende und Forschende aus verschiedenen Disziplinen, darunter Architektur, Ingenieurwesen, Physik, Mathematik und Informatik, und fördert ein vertieftes Verständnis der Technologien, die zur Entwicklung smarter Städte beitragen können.149,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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