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Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization, Fachbücher von Dhish Kumar Saxena, Kalyanmoy Deb, Erik D. Goodman, Sukrit Mittal
Das Fachbuch "Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many-Objective Optimization" bietet eine umfassende Einführung in die Kombination von maschinellem Lernen (ML) und evolutionären Multi- und Many-Objective Optimierungsalgorithmen (EMO). Es beleuchtet, wie EMO-Algorithmen, die darauf abzielen, eine Vielzahl von Lösungen zu entwickeln, durch ML-Techniken optimiert werden können. Die Autoren, Dhish Kumar Saxena, präsentieren die Grundlagen der Optimierung und erläutern verschiedene Problem- und Algorithmustypen. Die gut strukturierten Kapitel behandeln wichtige Studien zu ML-basierten Verbesserungen im EMO-Bereich und analysieren Aspekte wie das Verständnis der Problemstruktur, die Verbesserung der Konvergenz und Diversifikation sowie die Analyse des Pareto-Fronts. Das Buch bietet sowohl Anfängern als auch erfahrenen Forschenden wertvolle Einblicke und fasst die relevante Literatur von den Anfängen der Innovisierung bis zu den neuesten Fortschritten zusammen. Es ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten von ML in der Optimierung beschäftigen.
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Advanced Machine Learning with Evolutionary and Metaheuristic Techniques, Fachbücher von Patrick Siarry, Jayaraman Valadi, Krishna Pratap Singh, Muneendra Ojha
Das Fachbuch "Advanced Machine Learning with Evolutionary and Metaheuristic Techniques" bietet eine umfassende Untersuchung der praktischen Implementierung von evolutionären und metaheuristischen Algorithmen zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Machine Learning. Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Möglichkeiten der datengestützten evolutionären Optimierung, insbesondere in den Bereichen Materialmechanik und die Optimierung von Lernalgorithmen für maximale Effizienz. Das Buch behandelt auch Strategien zur Hyperparameter-Optimierung, die die Ergebnisse von Transfer-Lernalgorithmen erheblich verbessern können. Zudem wird ein intelligentes RPL-Angriffserkennungssystem für IoT-Netzwerke vorgestellt. Durch die Kombination von Partikelschwarmoptimierung und Reinforcement Learning wird ein vielversprechender Ansatz zur Optimierung aufgezeigt. Letztlich verbindet dieses Buch die Bereiche der evolutionären dynamischen Optimierung und des maschinellen Lernens und eröffnet neue Perspektiven für innovative Entwicklungen in diesem Bereich.
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wilmott, Paul: Grundkurs Machine LearningGrundkurs Machine Learning , Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 228, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 232715029,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization, Fachbücher von Dhish Kumar Saxena, Kalyanmoy Deb, Erik D. Goodman, Sukrit MittalDas Fachbuch "Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many-Objective Optimization" bietet eine umfassende Einführung in die Kombination von maschinellem Lernen (ML) und evolutionären Multi- und Many-Objective Optimierungsalgorithmen (EMO). Es beleuchtet, wie EMO-Algorithmen, die darauf abzielen, eine Vielzahl von Lösungen zu entwickeln, durch ML-Techniken optimiert werden können. Die Autoren, Dhish Kumar Saxena, präsentieren die Grundlagen der Optimierung und erläutern verschiedene Problem- und Algorithmustypen. Die gut strukturierten Kapitel behandeln wichtige Studien zu ML-basierten Verbesserungen im EMO-Bereich und analysieren Aspekte wie das Verständnis der Problemstruktur, die Verbesserung der Konvergenz und Diversifikation sowie die Analyse des Pareto-Fronts. Das Buch bietet sowohl Anfängern als auch erfahrenen Forschenden wertvolle Einblicke und fasst die relevante Literatur von den Anfängen der Innovisierung bis zu den neuesten Fortschritten zusammen. Es ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten von ML in der Optimierung beschäftigen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advanced Machine Learning with Evolutionary and Metaheuristic Techniques, Fachbücher von Patrick Siarry, Jayaraman Valadi, Krishna Pratap Singh, Muneendra OjhaDas Fachbuch "Advanced Machine Learning with Evolutionary and Metaheuristic Techniques" bietet eine umfassende Untersuchung der praktischen Implementierung von evolutionären und metaheuristischen Algorithmen zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Machine Learning. Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Möglichkeiten der datengestützten evolutionären Optimierung, insbesondere in den Bereichen Materialmechanik und die Optimierung von Lernalgorithmen für maximale Effizienz. Das Buch behandelt auch Strategien zur Hyperparameter-Optimierung, die die Ergebnisse von Transfer-Lernalgorithmen erheblich verbessern können. Zudem wird ein intelligentes RPL-Angriffserkennungssystem für IoT-Netzwerke vorgestellt. Durch die Kombination von Partikelschwarmoptimierung und Reinforcement Learning wird ein vielversprechender Ansatz zur Optimierung aufgezeigt. Letztlich verbindet dieses Buch die Bereiche der evolutionären dynamischen Optimierung und des maschinellen Lernens und eröffnet neue Perspektiven für innovative Entwicklungen in diesem Bereich.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wilmott, Paul: Grundkurs Machine LearningGrundkurs Machine Learning , Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 228, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 232715029,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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