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
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- De Gruyter
- paperback
- 136 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Kartoniert
- 345 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- hardcover
- 455 Seiten
- Erschienen 1996
- Springer
- Gebunden
- 290 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- hardcover
- 420 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 1993
- VDI-Buch



