Dynamic Fuzzy Machine Learning
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Beschreibung
"Dynamic Fuzzy Machine Learning" von Zhang und Zhao ist ein Fachbuch, das sich mit der Integration von Fuzzy-Logik in maschinelles Lernen beschäftigt. Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen dieser Technik. Es erklärt, wie unscharfe Mengen und Logik genutzt werden können, um Unsicherheiten und Ungenauigkeiten in Daten zu modellieren und zu verarbeiten. Die Autoren diskutieren verschiedene Algorithmen und Methoden zur Implementierung dynamischer Fuzzy-Systeme im Kontext des maschinellen Lernens. Zudem werden Fallstudien präsentiert, die die Effektivität dieser Ansätze in realen Anwendungen demonstrieren. Das Buch richtet sich an Forscher, Entwickler und Studierende, die im Bereich der künstlichen Intelligenz arbeiten und nach innovativen Wegen suchen, um komplexe Probleme zu lösen.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 328 Seiten
- Erschienen 1994
- Springer
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebunden
- 400 Seiten
- Erschienen 2018
- Wiley
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- hardcover
- 357 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 697 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebunden
- 637 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 58 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer Vieweg
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- hardcover
- 359 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 235 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2008
- WILEY-AICHE
- Gebunden
- 488 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- Gebunden
- 211 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer



