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Distributed Machine Learning and Gradient Optimization, Fachbücher von Bin Cui, Ce Zhang, Jiawei Jiang
Das Buch "Distributed Machine Learning and Gradient Optimization" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in den verteilten maschinellen Lernalgorithmen, die auf Gradientenoptimierungsmethoden basieren. In der Ära von Big Data stellen grosse Datensätze erhebliche Herausforderungen für bestehende Systeme des maschinellen Lernens dar. Daher ist die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen in einer verteilten Umgebung zu einer Schlüsseltechnologie geworden. Die Forschung hat gezeigt, dass gradientenbasierte iterative Optimierung eine effektive Lösung darstellt. Das Buch konzentriert sich auf Methoden, die die grossflächige Gradientenoptimierung durch algorithmische Optimierungen und sorgfältige Systemimplementierungen beschleunigen können. Es werden drei wesentliche Techniken zur Gestaltung eines Gradientenoptimierungsalgorithmus vorgestellt, um ein verteiltes maschinelles Lernmodell zu trainieren: parallele Strategien, Datenkompression und Synchronisationsprotokolle. In einem tutorialartigen Stil behandelt es eine Vielzahl von Themen, von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu sorgfältig gestalteten Algorithmen und Systemen des verteilten maschinellen Lernens. Es richtet sich an ein breites Publikum im Bereich des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz, der Big Data und des Datenbankmanagements.
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Distributed Machine Learning with PySpark, Fachbücher von Abdelaziz Testas
Das Buch "Distributed Machine Learning with PySpark" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PySpark für maschinelles Lernen und die Verarbeitung grosser Datenmengen. Es richtet sich an Datenwissenschaftler, die von kleineren Datenbibliotheken wie pandas und scikit-learn auf PySpark umsteigen möchten. Die Leser lernen, wie sie ihre bestehenden Kenntnisse anpassen können, um die Syntax und Funktionalität von PySpark zu nutzen. Das Buch behandelt die Übersetzung von Python-Code aus pandas und scikit-learn in PySpark, um grosse Datenmengen effizient zu verarbeiten. Es werden verschiedene gängige Algorithmen des maschinellen Lernens behandelt, darunter lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines, Naïve Bayes und neuronale Netze. Nach der Lektüre sind die Leser in der Lage, die grundlegenden Konzepte der Datenvorbereitung und des maschinellen Lernens zu verstehen und diese Methoden mit PySpark anzuwenden, das als Industriestandard für den Aufbau skalierbarer ML-Datenpipelines gilt.
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Machine Learning and Soft Computing, Fachbücher von Letian HuangDas Fachbuch "Machine Learning and Soft Computing" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsergebnissen, die auf der 9. Internationalen Konferenz für maschinelles Lernen und weiche Berechnungen (ICMLSC 2025) in Tokio präsentiert wurden. In diesem zweibändigen Werk sind 39 vollständige und 13 kurze Beiträge enthalten, die aus über 120 eingereichten Arbeiten ausgewählt wurden. Die Themen sind vielfältig und decken Bereiche wie multimodale Datenanalyse, Modelloptimierung, intelligente Empfehlungssysteme sowie Datenschutz ab. Darüber hinaus werden im zweiten Teil des Buches tiefgreifende Lernmodelle, hochleistungsfähige Berechnungen und Methoden zur Bildanalyse behandelt. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Informatik und den Anwendungen von KI beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AIMachine Learning Q and AI , 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI , > , Erscheinungsjahr: 20240416, Produktform: Kartoniert, Autoren: Raschka, Sebastian, Seitenzahl/Blattzahl: 234, Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Keyword: computers;computer;technology;mathematics;math;data;statistics;math books;maths;numbers;probability;math book;behavioral economics;data science;tech;data analytics;data visualization;regression;probability and statistics;econometrics;data analysis;biostatistics;computer books;predictive analytics;probability theory;mathematics books;forecasting;introduction to statistics;mathematical thinking;basic statistics;beginning statistics;intro to statistics;programming;education;business;engineering, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 18, Gewicht: 508, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,37,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advances in Distributed Computing and Machine Learning, Fachbücher von Jyoti Prakash Sahoo, Umakanta Nanda, Mahasweta Sarkar, Kuan-Ching Li, Asis Kumar TripathyDas Buch "Advances in Distributed Computing and Machine Learning" ist eine Sammlung von ausgewählten, peer-reviewed Forschungsarbeiten, die auf der fünften Internationalen Konferenz zu Fortschritten in der verteilten Datenverarbeitung und dem maschinellen Lernen präsentiert wurden. Diese Konferenz fand am 5. und 6. Januar 2024 an der School of Electronics and Engineering der VIT - AP University in Amaravati, Andhra Pradesh, Indien, statt. Die Beiträge in diesem Buch beleuchten aktuelle Innovationen im Bereich der skalierbaren verteilten Systeme und bieten Einblicke in bahnbrechende Forschungen zu Themen wie dem Internet der Dinge und Blockchain-Technologien in verteilten Umgebungen. Die gesammelten Arbeiten repräsentieren die neuesten Entwicklungen und Trends in diesen dynamischen Forschungsfeldern und richten sich an Fachleute, Forscher und Studierende, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der verteilten Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens auseinandersetzen.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advances in Distributed Computing and Machine Learning, Fachbücher von Umakanta Nanda, Mahasweta Sarkar, Kuan-Ching Li, Asis Kumar Tripathy, Jyoti Prakash SahooDas Buch "Advances in Distributed Computing and Machine Learning" ist eine Sammlung von ausgewählten, peer-reviewed Forschungsarbeiten, die auf der fünften Internationalen Konferenz zu diesem Thema präsentiert wurden. Diese Konferenz fand vom 5. bis 6. Januar 2024 an der School of Electronics and Engineering der VIT - AP University in Amaravati, Indien, statt. Die Beiträge in diesem Buch beleuchten aktuelle Innovationen im Bereich der skalierbaren verteilten Systeme und bieten Einblicke in bahnbrechende Forschungen zu Themen wie dem Internet der Dinge und Blockchain-Technologien in verteilten Umgebungen. Die gesammelten Arbeiten repräsentieren die neuesten Entwicklungen und Trends in diesen dynamischen Forschungsfeldern und richten sich an Fachleute, Wissenschaftler und Studierende, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der verteilten Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens auseinandersetzen.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Advances in Distributed Computing and Machine Learning, Fachbücher von Asis Kumar Tripathy, Kuan-Ching Li, Jyoti Prakash Sahoo, Jitesh Pradhan, Alekha Kumar Mishra
Das Fachbuch "Advances in Distributed Computing and Machine Learning" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsergebnissen und Entwicklungen im Bereich der verteilten Systeme und des maschinellen Lernens. Herausgegeben von renommierten Experten, präsentiert es die Proceedings der ICADCML 2026 und beleuchtet aktuelle Trends sowie innovative Ansätze in diesen dynamischen Disziplinen. Die Beiträge sind in englischer Sprache verfasst und richten sich an Fachleute, Studierende und Forschende, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der Informatik auseinandersetzen. Mit einem kartonierten Einband ist das Buch sowohl für den akademischen als auch für den praktischen Einsatz geeignet. Es bietet wertvolle Einblicke in die neuesten Technologien und Methoden, die die Zukunft der verteilten Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens prägen werden. Die Vielfalt der Themen und die Expertise der Autoren machen dieses Werk zu einer unverzichtbaren Ressource für alle, die sich mit diesen zukunftsweisenden Technologien beschäftigen.
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Machine Learning and AI for Healthcare, Fachbücher von Arjun Panesar
Das Buch "Machine Learning and AI for Healthcare" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. In dieser aktualisierten zweiten Auflage werden die neuesten Entwicklungen in den Bereichen massive Daten, maschinelles Lernen und ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit KI behandelt. Die Leserinnen und Leser erhalten Einblicke in reale Anwendungen intelligenter Systeme im Gesundheitssektor und die Herausforderungen, die mit der Verwaltung grosser Datenmengen verbunden sind. Das Buch enthält aktualisierte Fallstudien von globalen Gesundheitsdienstleistern, die den Einsatz von Big Data und KI im Kampf gegen chronische und neuartige Krankheiten, einschliesslich COVID-19, veranschaulichen. Darüber hinaus werden die ethischen Implikationen der digitalen Gesundheitsversorgung und die Zukunft der KI im Management der Bevölkerungsgesundheit erörtert. Die Leserinnen und Leser lernen, wie sie ein maschinelles Lernmodell erstellen, dessen Leistung bewerten und die Ergebnisse innerhalb ihrer Organisation operationalisieren können.
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Distributed Machine Learning and Gradient Optimization, Fachbücher von Bin Cui, Ce Zhang, Jiawei JiangDas Buch "Distributed Machine Learning and Gradient Optimization" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in den verteilten maschinellen Lernalgorithmen, die auf Gradientenoptimierungsmethoden basieren. In der Ära von Big Data stellen grosse Datensätze erhebliche Herausforderungen für bestehende Systeme des maschinellen Lernens dar. Daher ist die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen in einer verteilten Umgebung zu einer Schlüsseltechnologie geworden. Die Forschung hat gezeigt, dass gradientenbasierte iterative Optimierung eine effektive Lösung darstellt. Das Buch konzentriert sich auf Methoden, die die grossflächige Gradientenoptimierung durch algorithmische Optimierungen und sorgfältige Systemimplementierungen beschleunigen können. Es werden drei wesentliche Techniken zur Gestaltung eines Gradientenoptimierungsalgorithmus vorgestellt, um ein verteiltes maschinelles Lernmodell zu trainieren: parallele Strategien, Datenkompression und Synchronisationsprotokolle. In einem tutorialartigen Stil behandelt es eine Vielzahl von Themen, von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu sorgfältig gestalteten Algorithmen und Systemen des verteilten maschinellen Lernens. Es richtet sich an ein breites Publikum im Bereich des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz, der Big Data und des Datenbankmanagements.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Distributed Machine Learning with PySpark, Fachbücher von Abdelaziz TestasDas Buch "Distributed Machine Learning with PySpark" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PySpark für maschinelles Lernen und die Verarbeitung grosser Datenmengen. Es richtet sich an Datenwissenschaftler, die von kleineren Datenbibliotheken wie pandas und scikit-learn auf PySpark umsteigen möchten. Die Leser lernen, wie sie ihre bestehenden Kenntnisse anpassen können, um die Syntax und Funktionalität von PySpark zu nutzen. Das Buch behandelt die Übersetzung von Python-Code aus pandas und scikit-learn in PySpark, um grosse Datenmengen effizient zu verarbeiten. Es werden verschiedene gängige Algorithmen des maschinellen Lernens behandelt, darunter lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines, Naïve Bayes und neuronale Netze. Nach der Lektüre sind die Leser in der Lage, die grundlegenden Konzepte der Datenvorbereitung und des maschinellen Lernens zu verstehen und diese Methoden mit PySpark anzuwenden, das als Industriestandard für den Aufbau skalierbarer ML-Datenpipelines gilt.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Soft Computing, Fachbücher von Letian HuangDas Fachbuch "Machine Learning and Soft Computing" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsergebnissen, die auf der 9. Internationalen Konferenz für maschinelles Lernen und weiche Berechnungen (ICMLSC 2025) in Tokio präsentiert wurden. In diesem zweibändigen Werk sind 39 vollständige und 13 kurze Beiträge enthalten, die aus über 120 eingereichten Arbeiten ausgewählt wurden. Die Themen sind vielfältig und decken Bereiche wie multimodale Datenanalyse, Modelloptimierung, intelligente Empfehlungssysteme sowie Datenschutz ab. Darüber hinaus werden im zweiten Teil des Buches tiefgreifende Lernmodelle, hochleistungsfähige Berechnungen und Methoden zur Bildanalyse behandelt. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Informatik und den Anwendungen von KI beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AIMachine Learning Q and AI , 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI , > , Erscheinungsjahr: 20240416, Produktform: Kartoniert, Autoren: Raschka, Sebastian, Seitenzahl/Blattzahl: 234, Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Keyword: computers;computer;technology;mathematics;math;data;statistics;math books;maths;numbers;probability;math book;behavioral economics;data science;tech;data analytics;data visualization;regression;probability and statistics;econometrics;data analysis;biostatistics;computer books;predictive analytics;probability theory;mathematics books;forecasting;introduction to statistics;mathematical thinking;basic statistics;beginning statistics;intro to statistics;programming;education;business;engineering, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 18, Gewicht: 508, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,37,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advances in Distributed Computing and Machine Learning, Fachbücher von Jyoti Prakash Sahoo, Umakanta Nanda, Mahasweta Sarkar, Kuan-Ching Li, Asis Kumar TripathyDas Buch "Advances in Distributed Computing and Machine Learning" ist eine Sammlung von ausgewählten, peer-reviewed Forschungsarbeiten, die auf der fünften Internationalen Konferenz zu Fortschritten in der verteilten Datenverarbeitung und dem maschinellen Lernen präsentiert wurden. Diese Konferenz fand am 5. und 6. Januar 2024 an der School of Electronics and Engineering der VIT - AP University in Amaravati, Andhra Pradesh, Indien, statt. Die Beiträge in diesem Buch beleuchten aktuelle Innovationen im Bereich der skalierbaren verteilten Systeme und bieten Einblicke in bahnbrechende Forschungen zu Themen wie dem Internet der Dinge und Blockchain-Technologien in verteilten Umgebungen. Die gesammelten Arbeiten repräsentieren die neuesten Entwicklungen und Trends in diesen dynamischen Forschungsfeldern und richten sich an Fachleute, Forscher und Studierende, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der verteilten Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens auseinandersetzen.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advances in Distributed Computing and Machine Learning, Fachbücher von Umakanta Nanda, Mahasweta Sarkar, Kuan-Ching Li, Asis Kumar Tripathy, Jyoti Prakash SahooDas Buch "Advances in Distributed Computing and Machine Learning" ist eine Sammlung von ausgewählten, peer-reviewed Forschungsarbeiten, die auf der fünften Internationalen Konferenz zu diesem Thema präsentiert wurden. Diese Konferenz fand vom 5. bis 6. Januar 2024 an der School of Electronics and Engineering der VIT - AP University in Amaravati, Indien, statt. Die Beiträge in diesem Buch beleuchten aktuelle Innovationen im Bereich der skalierbaren verteilten Systeme und bieten Einblicke in bahnbrechende Forschungen zu Themen wie dem Internet der Dinge und Blockchain-Technologien in verteilten Umgebungen. Die gesammelten Arbeiten repräsentieren die neuesten Entwicklungen und Trends in diesen dynamischen Forschungsfeldern und richten sich an Fachleute, Wissenschaftler und Studierende, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der verteilten Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens auseinandersetzen.213,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advances in Distributed Computing and Machine Learning, Fachbücher von Asis Kumar Tripathy, Kuan-Ching Li, Jyoti Prakash Sahoo, Jitesh Pradhan, Alekha Kumar MishraDas Fachbuch "Advances in Distributed Computing and Machine Learning" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsergebnissen und Entwicklungen im Bereich der verteilten Systeme und des maschinellen Lernens. Herausgegeben von renommierten Experten, präsentiert es die Proceedings der ICADCML 2026 und beleuchtet aktuelle Trends sowie innovative Ansätze in diesen dynamischen Disziplinen. Die Beiträge sind in englischer Sprache verfasst und richten sich an Fachleute, Studierende und Forschende, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der Informatik auseinandersetzen. Mit einem kartonierten Einband ist das Buch sowohl für den akademischen als auch für den praktischen Einsatz geeignet. Es bietet wertvolle Einblicke in die neuesten Technologien und Methoden, die die Zukunft der verteilten Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens prägen werden. Die Vielfalt der Themen und die Expertise der Autoren machen dieses Werk zu einer unverzichtbaren Ressource für alle, die sich mit diesen zukunftsweisenden Technologien beschäftigen.267,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and AI for Healthcare, Fachbücher von Arjun PanesarDas Buch "Machine Learning and AI for Healthcare" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. In dieser aktualisierten zweiten Auflage werden die neuesten Entwicklungen in den Bereichen massive Daten, maschinelles Lernen und ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit KI behandelt. Die Leserinnen und Leser erhalten Einblicke in reale Anwendungen intelligenter Systeme im Gesundheitssektor und die Herausforderungen, die mit der Verwaltung grosser Datenmengen verbunden sind. Das Buch enthält aktualisierte Fallstudien von globalen Gesundheitsdienstleistern, die den Einsatz von Big Data und KI im Kampf gegen chronische und neuartige Krankheiten, einschliesslich COVID-19, veranschaulichen. Darüber hinaus werden die ethischen Implikationen der digitalen Gesundheitsversorgung und die Zukunft der KI im Management der Bevölkerungsgesundheit erörtert. Die Leserinnen und Leser lernen, wie sie ein maschinelles Lernmodell erstellen, dessen Leistung bewerten und die Ergebnisse innerhalb ihrer Organisation operationalisieren können.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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