El objetivo principal de este libro es proporcionar una visión general sobre cómo el Machine learning y sus técnicas pueden aplicarse para predecir variables numéricas o categóricas en diversos campos del conocimiento.
Ensemble machine learning combines the power of multiple machine learning approaches, working together to deliver models that are highly performant and highly accurate.
NanoMind"e; serves as a captivating exploration at the crossroads of nanotechnology and machine learning, revealing the profound synergies between these two groundbreaking fields.
Summary Humans learn best from feedbackwe are encouraged to take actions that lead to positive results while deterred by decisions with negative consequences.
Apply cutting-edge machine learning techniquesfrom crowdsourced relevance and knowledge graph learning, to Large Language Models (LLMs)to enhance the accuracy and relevance of your search results.
Summary The Spark distributed data processing platform provides an easy-to-implement tool for ingesting, streaming, and processing data from any source.
Summary Imagine predicting which customers are thinking about switching to a competitor or flagging potential process failures before they happen Think about the benefits of forecasting tedious business processes and back-office tasks Envision quickly gauging customer sentiment from social media content (even large volumes of it).
Summary Machine Learning Systems: Designs that scale is an example-rich guide that teaches you how to implement reactive design solutions in your machine learning systems to make them as reliable as a well-built web app.
This book collects together selected peer-reviewed contributions presented at the European Conference on Data Analysis, ECDA 2022, held in Naples, Italy, September 14-16, 2022.
This book explores the dynamics of how AI (Artificial Intelligence) technology intersects with cybersecurity challenges and threat intelligence as they evolve.
Im vorliegenden Buch soll eine praxisorientierte Einführung und ein aktueller Überblick darüber gegeben werden, was Data-Science und der Beruf Data-Scientist umfassen.
El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones.
Introducción a la ingeniería espacial proporciona un preámbulo a los fundamentos que constituyen esa especialización de la ingeniería, tanto en el segmento espacial como en el terrestre.
Los investigadores, estudiantes o profesionales de la industria involucrados en temas de Aprendizaje Automático encontrarán en este libro una referencia de base sobre las tecnologías teórico-prácticas más avanzadas en dicho campo, proporcionadas por los diecinueve autores que han unido sus esfuerzos y elaborado sus contenidos.
TensorFlow ist Googles herausragendes Werkzeug für das maschinelle Lernen, und dieses Buch macht es zugänglich, selbst wenn Sie bisher wenig über neuronale Netze und Deep Learning wissen.
Vertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language Processing- Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen- Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen- Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen?
Vertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language Processing- Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen- Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen- Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen?
FUNDAMENTALS AND METHODS OF MACHINE AND DEEP LEARNING The book provides a practical approach by explaining the concepts of machine learning and deep learning algorithms, evaluation of methodology advances, and algorithm demonstrations with applications.