Machine Learning: A Constraint-Based Approach
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Beschreibung
Das Buch "Machine Learning: A Constraint-Based Approach" von Dr. Marco Gori bietet einen umfassenden Einblick in die Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Es führt die Leser durch eine Vielzahl von Themen, einschließlich induktiver Inferenz, statistischer Interpretation und Anwendung von Algorithmen. Das Buch konzentriert sich auf einen besonderen Ansatz zum maschinellen Lernen - den constraint-basierten Ansatz. Dieser Ansatz setzt auf die Idee, dass das Lernen im Wesentlichen ein Prozess ist, bei dem Einschränkungen in Bezug auf eine gegebene Menge von Daten erkannt werden. Das Buch liefert theoretische Erklärungen sowie praktische Anwendungsbeispiele und ist sowohl für Studierende als auch für Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens geeignet.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley & Sons
- Gebunden
- 362 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley-IEEE Press
- paperback
- 515 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Hardcover
- 608 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley
- paperback
- 584 Seiten
- Erschienen 1994
- MIT Press
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 648 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 852 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Gebunden
- 264 Seiten
- Erschienen 2020
- De Gruyter
- Hardcover
- 656 Seiten
- Erschienen 2012
- John Wiley & Sons Inc
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Hardcover
- 220 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier Science