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Unsupervised Classification, Fachbücher von Sanghamitra Bandyopadhyay, Sriparna Saha
Das Buch "Unsupervised Classification" bietet eine umfassende Einführung in die Technik des Clustering, einer wichtigen Methode der unüberwachten Klassifikation. Es konzentriert sich auf die Gruppierung von Datenpunkten, wobei ähnliche Punkte in denselben Cluster eingeordnet werden. Die Autoren, Sriparna Saha und Sanghamitra Bandyopadhyay, beleuchten insbesondere symmetrie-basierte Ähnlichkeitsmasse und metaheuristische Ansätze zur Optimierung der Clusterbildung. Das Werk behandelt die Herausforderungen der Clusteranalyse und bietet detaillierte Erklärungen zu verschiedenen Techniken sowie zahlreiche Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Datenanalyse, Fernerkundung, Gehirnbildgebung, Genexpressionsdatenanalyse und Gesichtserkennung. Es richtet sich an Studierende und Forschende in den Bereichen Informatik, Elektrotechnik, Systemwissenschaften und Informationstechnologie und dient sowohl als Lehrbuch als auch als Nachschlagewerk.
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Unsupervised Domain Adaptation, Fachbücher von Jingjing Li
Das 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.
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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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Speaker Classification II, Fachbücher von C. MüllerDas Buch "Speaker Classification II" ist ein umfassendes Fachwerk, das sich mit der Analyse und Klassifikation von Sprechern beschäftigt. Es untersucht, wie verschiedene Merkmale eines Sprechers, wie anatomische und physiologische Eigenschaften sowie sprachliche Erfahrungen und emotionale Zustände, in der Sprache und im Sprechverhalten zum Ausdruck kommen. Diese zwei Bände, LNAI 4343 und LNAI 4441, bieten einen aktuellen Überblick über die Methoden und Ansätze in der Sprecherklassifikation. Die behandelten Themen reichen von der Analyse akustischer Merkmale bis hin zu den Anwendungen dieser Informationen in verschiedenen Forschungsbereichen. Der zweite Band enthält 22 ausgewählte Artikel, die sich mit spezifischen Forschungsprojekten befassen, darunter Systeme zur Geschlechts- und Emotionserkennung sowie zur Sprecherverifikation und Akzentidentifikation. Diese Sammlung bietet wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Fortschritte in der Sprecherklassifikation.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Speaker Classification I, Fachbücher von Christian MüllerDas Buch "Speaker Classification I" bietet eine umfassende Untersuchung der Merkmale, die in der Stimme und dem Sprechverhalten von Individuen zum Ausdruck kommen. Es beleuchtet, wie anatomische, physiologische und psychologische Aspekte des Sprechers in der Sprache und den Klängen, die sie erzeugen, reflektiert werden. Die Beiträge in diesem Band, zusammen mit dem begleitenden Band LNAI 4441, bieten einen aktuellen Überblick über die Methoden und Anwendungen im Bereich der Sprecherklassifikation. Die Autoren diskutieren zentrale Fragen, wie die Identifikation von Sprechermerkmalen durch akustische Analysen und die Bewertung der Qualität der Ergebnisse. Die 19 Artikel sind in thematische Abschnitte unterteilt, die grundlegende Konzepte, spezifische Merkmale, Anwendungsgebiete, Methoden und Evaluationsansätze abdecken.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Multiple Fuzzy Classification Systems, Fachbücher von Rafal Scherer
Das Buch "Multiple Fuzzy Classification Systems" bietet eine umfassende Analyse und Diskussion über die Anwendung von Fuzzy-Klassifikatoren, die in der explorativen Datenanalyse von Bedeutung sind. Diese Klassifikatoren nutzen unscharfe Regeln und umgehen die typischen Annahmen, die mit statistischen Klassifikationen verbunden sind. Ein zentrales Thema des Buches ist die Kombination von Fuzzy-Klassifikatoren mit der Rough-Set-Theorie, die sich als nützlich erweist, wenn Datensätze unvollständig sind. Die Rough-Set-Theorie ermöglicht eine formale Annäherung an präzise Mengen, indem sie untere und obere Annäherungen definiert. Das Buch beleuchtet auch die Vorteile von Ensemble-Techniken, die auf schwachen Lernmodellen basieren, um die Leistung bestehender maschineller Lernsysteme zu übertreffen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von Fuzzy-Regeln in Klassifikationsensembles und der Fähigkeit dieser Ensembles, mit unvollständigen Daten zu arbeiten.
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Pattern Recognition and Classification, Fachbücher von Geoff Dougherty
Das Buch "Pattern Recognition and Classification" bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte der automatisierten Mustererkennung. Es richtet sich an Leserinnen und Leser mit unterschiedlichen Hintergründen und ist sowohl für Anfänger als auch für Fachleute in den Bereichen Bild- und Signalverarbeitung sowie Computer Vision von Nutzen. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass sie leicht verständlich sind, ohne auf eine strenge axiomatische Darstellung zurückzugreifen. Dies ermöglicht es den Lesenden, schnell das notwendige Wissen zu erwerben, um die Konzepte auf reale Probleme anzuwenden. Neben den grundlegenden Themen der überwachten und unbeaufsichtigten Klassifikation werden auch fortgeschrittene Themen wie semi-überwachte Klassifikation und die Kombination von Clustering-Algorithmen behandelt. Das Buch ist sowohl für Studierende als auch für Forschende geeignet, die sich mit Mustererkennung und maschinellem Lernen beschäftigen.
117,69 €*
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Unsupervised Classification, Fachbücher von Sanghamitra Bandyopadhyay, Sriparna SahaDas Buch "Unsupervised Classification" bietet eine umfassende Einführung in die Technik des Clustering, einer wichtigen Methode der unüberwachten Klassifikation. Es konzentriert sich auf die Gruppierung von Datenpunkten, wobei ähnliche Punkte in denselben Cluster eingeordnet werden. Die Autoren, Sriparna Saha und Sanghamitra Bandyopadhyay, beleuchten insbesondere symmetrie-basierte Ähnlichkeitsmasse und metaheuristische Ansätze zur Optimierung der Clusterbildung. Das Werk behandelt die Herausforderungen der Clusteranalyse und bietet detaillierte Erklärungen zu verschiedenen Techniken sowie zahlreiche Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Datenanalyse, Fernerkundung, Gehirnbildgebung, Genexpressionsdatenanalyse und Gesichtserkennung. Es richtet sich an Studierende und Forschende in den Bereichen Informatik, Elektrotechnik, Systemwissenschaften und Informationstechnologie und dient sowohl als Lehrbuch als auch als Nachschlagewerk.48,20 €*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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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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Speaker Classification II, Fachbücher von C. MüllerDas Buch "Speaker Classification II" ist ein umfassendes Fachwerk, das sich mit der Analyse und Klassifikation von Sprechern beschäftigt. Es untersucht, wie verschiedene Merkmale eines Sprechers, wie anatomische und physiologische Eigenschaften sowie sprachliche Erfahrungen und emotionale Zustände, in der Sprache und im Sprechverhalten zum Ausdruck kommen. Diese zwei Bände, LNAI 4343 und LNAI 4441, bieten einen aktuellen Überblick über die Methoden und Ansätze in der Sprecherklassifikation. Die behandelten Themen reichen von der Analyse akustischer Merkmale bis hin zu den Anwendungen dieser Informationen in verschiedenen Forschungsbereichen. Der zweite Band enthält 22 ausgewählte Artikel, die sich mit spezifischen Forschungsprojekten befassen, darunter Systeme zur Geschlechts- und Emotionserkennung sowie zur Sprecherverifikation und Akzentidentifikation. Diese Sammlung bietet wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Fortschritte in der Sprecherklassifikation.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Speaker Classification I, Fachbücher von Christian MüllerDas Buch "Speaker Classification I" bietet eine umfassende Untersuchung der Merkmale, die in der Stimme und dem Sprechverhalten von Individuen zum Ausdruck kommen. Es beleuchtet, wie anatomische, physiologische und psychologische Aspekte des Sprechers in der Sprache und den Klängen, die sie erzeugen, reflektiert werden. Die Beiträge in diesem Band, zusammen mit dem begleitenden Band LNAI 4441, bieten einen aktuellen Überblick über die Methoden und Anwendungen im Bereich der Sprecherklassifikation. Die Autoren diskutieren zentrale Fragen, wie die Identifikation von Sprechermerkmalen durch akustische Analysen und die Bewertung der Qualität der Ergebnisse. Die 19 Artikel sind in thematische Abschnitte unterteilt, die grundlegende Konzepte, spezifische Merkmale, Anwendungsgebiete, Methoden und Evaluationsansätze abdecken.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multiple Fuzzy Classification Systems, Fachbücher von Rafal SchererDas Buch "Multiple Fuzzy Classification Systems" bietet eine umfassende Analyse und Diskussion über die Anwendung von Fuzzy-Klassifikatoren, die in der explorativen Datenanalyse von Bedeutung sind. Diese Klassifikatoren nutzen unscharfe Regeln und umgehen die typischen Annahmen, die mit statistischen Klassifikationen verbunden sind. Ein zentrales Thema des Buches ist die Kombination von Fuzzy-Klassifikatoren mit der Rough-Set-Theorie, die sich als nützlich erweist, wenn Datensätze unvollständig sind. Die Rough-Set-Theorie ermöglicht eine formale Annäherung an präzise Mengen, indem sie untere und obere Annäherungen definiert. Das Buch beleuchtet auch die Vorteile von Ensemble-Techniken, die auf schwachen Lernmodellen basieren, um die Leistung bestehender maschineller Lernsysteme zu übertreffen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von Fuzzy-Regeln in Klassifikationsensembles und der Fähigkeit dieser Ensembles, mit unvollständigen Daten zu arbeiten.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Pattern Recognition and Classification, Fachbücher von Geoff DoughertyDas Buch "Pattern Recognition and Classification" bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte der automatisierten Mustererkennung. Es richtet sich an Leserinnen und Leser mit unterschiedlichen Hintergründen und ist sowohl für Anfänger als auch für Fachleute in den Bereichen Bild- und Signalverarbeitung sowie Computer Vision von Nutzen. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass sie leicht verständlich sind, ohne auf eine strenge axiomatische Darstellung zurückzugreifen. Dies ermöglicht es den Lesenden, schnell das notwendige Wissen zu erwerben, um die Konzepte auf reale Probleme anzuwenden. Neben den grundlegenden Themen der überwachten und unbeaufsichtigten Klassifikation werden auch fortgeschrittene Themen wie semi-überwachte Klassifikation und die Kombination von Clustering-Algorithmen behandelt. Das Buch ist sowohl für Studierende als auch für Forschende geeignet, die sich mit Mustererkennung und maschinellem Lernen beschäftigen.117,69 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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