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Machine Learning kompakt

Ein Einstieg für Studierende der Naturwissenschaften

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Éditeur :

Springer Spektrum


Paru le : 2021-01-19



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Description
Dieses essential befasst sich mit Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen der Naturwissenschaften. Es behandelt geläufige Strukturen und Algorithmen, um Daten mit den Techniken des maschinellen Lernens zu analysieren. Zunächst werden Methoden eingeführt, die an klassischen statistischen Analysen andocken und auf soliderem mathematischem Fundament stehen. Die Autoren machen mit den verschiedenen Strukturen für künstliche neuronale Netzwerke vertraut und zeigen die jeweiligen Anwendungsgebiete.
Pages
71 pages
Collection
n.c
Parution
2021-01-19
Marque
Springer Spektrum
EAN papier
9783658322670
EAN PDF
9783658322687
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
7
Taille du fichier
2089 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
4,93 €
EAN EPUB
9783658322687
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
7
Taille du fichier
6472 Ko
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Prix
4,93 €
Kenny Choo ist Doktorand am Physik-Institut der Universität Zürich.

Eliska Greplova ist Assistenz-Professorin für Quanten-Nanowissenschaften an der Technischen Universität Delft.

Mark H. Fischer ist Oberassistent am Physik-Institut der Universität Zürich.

Titus Neupert ist Professor für theoretische Physik an der Universität Zürich.

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