Ergebnisse für 'Maschinelles Lernen ...'
Die Intelligenz der Maschinen
Martin Ford (MITP-Verlag, 2019)
Ausgewählt von der Financial Times als eines der Best Books of the Year 2018 (Technology) Die international bekanntesten KI-Experten im Interview: Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun und viele mehr Breit gefächertes Themenspektrum von ...
Die außervertragliche Haftung des Herstellers autonomer Fahrzeuge bei Unfällen im Straßenverkehr
Tim Hey (Springer, 2018)
Das Buch behandelt die äußerst aktuelle Frage, wie der Hersteller autonomer Fahrzeuge außervertraglich haftet und es liefert zudem einen Überblick, ob und welche Gesetzesänderungen notwendig sind.
Situationsverstehen für die Risikobeurteilung bei der Mensch-Roboter-Kooperation
Stephan Puls (KIT Scientific Publishing, 2015)
In dem vorgestellten System wird die Umgebung eines Industrieroboters mittels Algorithmen des maschinellen Lernens erfasst und Objekte sowie menschliche Handlungen bestimmt.
Machine Learning mit Python und Scikit-Learn und TensorFlow
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili (MITP-Verlag, 2017)
Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine LearningsAnwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Pandas und KerasBest Practices zur Optimierung Ihrer ...
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Roboter in der Gesellschaft
Christiane Woopen, Marc Jannes (Springer, 2019)
Das Buch betrachtet den Einsatz der Robotik in Gesundheit, Wirtschafts- und Arbeitswelt aus interdisziplinarer Perspektive. Immer eigenstandigere Roboter halten Einzug in unseren Alltag. Bereits heute übernehmen sie eine Vielzahl von Aufgaben z. B.
Reinforcement Learning und Support Vector Machines (eBook, 15x22x0,6)
Florian Mulzer (VDM Verlag Dr. Mueller e.K., 2008)
In dieser Arbeit wird zum einen das ReinforcementLearning, eine Variante des Maschinellen Lernensvorgestellt und einige Verfahren zur Lösung einesReinforcement-Learning-Problems näher erläutert.
Grundkurs Machine Learning
Paul Wilmott (Rheinwerk Verlag, 2020)
Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium Maschinelles Lernen - alle Grundlagen! Paul Wilmott ist für seine erhellende und unterhaltsame Darstellung angewandter Mathematik bekannt.
Bildverarbeitung für die Medizin 2018
Andreas Maier, Thomas M. Deserno, Heinz Handels, Klaus Hermann Maier-Hein, Christoph Palm, Thomas Tolxdorff (Springer, 2018)
In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert.
Bildverarbeitung für die Medizin 2019
Heinz Handels, Thomas M. Deserno, Andreas Maier, Klaus Hermann Maier-Hein, Christoph Palm, Thomas Tolxdorff (Springer, 2019)
In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert.
Intelligenter Separator
Roman Dumitrescu, Markus Fleuter (Springer, 2019)
Das Buch beinhaltet die Ergebnisse des dreijährigen Verbundprojekts "Separator i4.0" des BMBF-Spitzenclusters it's OWL.
An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods
Nello Cristianini, John Shawe-Taylor (Cambridge University Press, 2000)
This is a comprehensive introduction to Support Vector Machines, a generation learning system based on advances in statistical learning theory.
Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion
Daniel Lückehe (Springer, 2015)
In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen.
Machine Learning
Peter A. Flach (Cambridge University Press, 2016)
Covering all the main approaches in state-of-the-art machine learning research, this will set a new standard as an introductory textbook.
Die Intelligenz der Maschinen
Martin Ford (MITP-Verlag, 2019)
Ausgewählt von der Financial Times als eines der Best Books of the Year 2018 (Technology)Die international bekanntesten KI-Experten im Interview: Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun und viele mehrBreit gefächertes Themenspektrum von ...
Proceedings - 28. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 29. - 30. November 2018
Frank Hoffmann, Eyke Hüllermeier, Ralf Mikut (KIT Scientific Publishing, 2018)
Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 28. Workshops Computational Intelligence. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools für Fuzzy-Systeme, Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen und Data-Mining-Verfahren sowie der ...
Machine Learning Refined
Jeremy Watt, Reza Borhani, Aggelos K. Katsaggelos (Cambridge University Press, 2020)
An intuitive approach to machine learning covering key concepts, real-world applications, and practical Python coding exercises.
Machine Learning and Visual Perception
Baochang Zhang (De Gruyter, 2020)
Machine Learning and Visual Perception provides an up-to-date overview on the topic, including the PAC model, decision tree, Bayesian learning, support vector machines, AdaBoost, compressive sensing and so on.
Machine Learning für Softwareentwickler
Paolo Perrotta (dpunkt, 2020)
Eine Einführung in das maschinelle Lernen für Entwickler Alle wesentlichen Ideen, Werkzeuge und Konzepte des supervised Learning, von neuronalen Netzen und des Deep Learning werden präsentiert Der gesamte Programmcode ist in Python ...
Maschinelles Regellernen (eBook, PDF)
Matthias Thiel (VDM Verlag Dr. Mueller e.K., 2008)
Maschinelles Regellernen ist in Wissenschaft und Industrie ein aktuelles Thema. Leider fehlt jedoch oftmals die Schnittstelle, um gewonnene Erkenntnisse auch direkt in Lösungen einzubringen.
Merkmalskonstruktion für Machine Learning
Alice Zheng, Amanda Casari (dpunkt, 2019)
Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle stark beeinflusst.
Analysis and Design of Machine Learning Techniques
Patrick Stalph (Springer, 2014)
Manipulating or grasping objects seems like a trivial task for humans, as these are motor skills of everyday life. Nevertheless, motor skills are not easy to learn for humans and this is also an active research topic in robotics. (Vorschau verfügbar)
Machine Learning with Microsoft Technologies
Leila Etaati (Springer, 2019)
Know how to do machine learning with Microsoft technologies. This book teaches you to do predictive, descriptive, and prescriptive analyses with Microsoft Power BI, Azure Data Lake, SQL Server, Stream Analytics, Azure Databricks, HD Insight, and ...
Einführung in Machine Learning mit Python
Andreas C. Müller, Sarah Guido (O'Reilly, 2017)
Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken.
Machine Learning Kochbuch
Chris Albon (O'Reilly, 2019)
Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind - von der Vorverarbeitung ...
Reinforcement Learning in der Roboter-Navigation (eBook, PDF)
Anne Wolter (VDM Verlag Dr. Mueller e.K., 2008)
Die Entwicklung intelligenter Systeme, die selbstständig lernen komplexe Aufgaben zu lösen, ist eine zentrale Forschungsaufgabe auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens.
Mathematics for Machine Learning
Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong (Cambridge University Press, 2020)
Distills key concepts from linear algebra, geometry, matrices, calculus, optimization, probability and statistics that are used in machine learning.
Machine Learning with the Raspberry Pi
Donald J. Norris (Springer, 2019)
Using the Pi Camera and a Raspberry Pi board, expand and replicate interesting machine learning (ML) experiments. This book provides a solid overview of ML and a myriad of underlying topics to further explore.
Machine Learning Applications Using Python
Puneet Mathur (Springer, 2019)
Gain practical skills in machine learning for finance, healthcare, and retail. This book uses a hands-on approach by providing case studies from each of these domains: you'll see examples that demonstrate how to use machine learning as a tool for ...
Praxisbuch Unsupervised Learning
Ankur A. Patel (dpunkt, 2020)
Unsupervised Learning 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 ...
Personalised body counter calibration using anthropometric parameters
Stefan Pölz (KIT Scientific Publishing, 2014)
This dissertation describes the development of a new method for personalisation of efficiency factors in partial body counting.