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Information Theoretic Principles for Agent Learning, Fachbücher von Jerry D. Gibson
Das Buch "Information Theoretic Principles for Agent Learning" bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Techniken der Informationstheorie, die für statistische Datenanalysen und zur Charakterisierung des Verhaltens sowie der Leistung von Lernagenten von Bedeutung sind. Es geht über die traditionellen Ergebnisse zu Kommunikations- und Kompressionsgrenzen hinaus und beleuchtet, wie informationstheoretische Konzepte in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen angewendet werden können. Die Leserinnen und Leser profitieren von klaren Definitionen und Ergebnissen, die wertvolle Einblicke in die Funktionsweise von Lernalgorithmen und deren Effizienz bieten. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen der Informationstheorie im Kontext des maschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.
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Robust Recognition via Information Theoretic Learning, Fachbücher von Liang Wang, Ran He, Xiaotong Yuan, Baogang HuDas Buch "Robust Recognition via Information Theoretic Learning" bietet eine umfassende Analyse informationstheoretischer Methoden zur robusten Erkennung in der Computer Vision. Es vereint verschiedene Ansätze, die in den letzten zehn Jahren entwickelt wurden, und vermittelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die praktischen Anwendungen von Informationstheorie und Entropie. Die Autoren, Xiaotong Yuan, Ran He, Baogang Hu und Liang Wang, präsentieren innovative Konzepte wie Correntropy, um robuste Lösungen für Herausforderungen in der Gesichts- und Objekterkennung zu entwickeln. Darüber hinaus wird ein zweistufiges sparsames Präsentationsframework vorgestellt, das für grossangelegte Erkennungsprobleme optimiert ist. Das Buch beleuchtet die Stärken und Schwächen unterschiedlicher robuster Masse und bietet wertvolle Einblicke in die Optimierung von Entropieproblemen durch additive und multiplikative Formen der halbquadratischen Optimierung.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Information Theoretic Learning-based Filter (Englisch, Hardcover, Haiquan Zhao, Xiaoqiang Long, Xinyan Hou) (71475977)Springer Information Theoretic Learning-based Filter (Englisch, Hardcover, Haiquan Zhao, Xiaoqiang Long, Xinyan Hou) (71475977)160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Information-Driven Machine Learning, Fachbücher von Gerald FriedlandDas Buch "Information-Driven Machine Learning" von Gerald Friedland bietet eine innovative Perspektive auf maschinelles Lernen, indem es informationstheoretische Methoden einführt, die die traditionellen Ansätze revolutionieren. Entstanden aus einem Seminar an der UC Berkeley, zielt dieses Werk darauf ab, die Herausforderungen des "Black Box"-Ansatzes im maschinellen Lernen zu überwinden. Es bietet Techniken zur Messung der Datenqualität, zur Schätzung der Komplexität von Aufgaben und zur reproduzierbaren Gestaltung von Datenwissenschaftsexperimenten. Die vorgestellten Methoden fördern nicht nur die Erklärbarkeit und Robustheit von Modellen, sondern tragen auch zur Glaubwürdigkeit des Fachgebiets bei. Das Buch verbindet maschinelles Lernen mit Disziplinen wie Physik und Informatik und vermittelt komplexe Themen in einem zugänglichen Stil, der ein breites Publikum anspricht. Es beantwortet nicht nur die Frage "Wie?", sondern beleuchtet auch die "Warum?"-Fragen, die das Feld prägen, und fördert ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien und deren praktische Auswirkungen.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Information Systems: Development, Learning, Security, Fachbücher von Stanisław Wrycza
Das Buch "Information Systems: Development, Learning, Security" dokumentiert die Ergebnisse des 6. Euro Symposiums zur Systemanalyse und -gestaltung, das im September 2013 in Gdansk, Polen, stattfand. Ziel des Symposiums war es, hochwertige Forschung zu allen Aspekten der Systemanalyse und -gestaltung zu fördern und zu entwickeln. Es bietet eine Plattform für Forscher und Praktiker im Bereich der Systemanalyse und -gestaltung, um sich auszutauschen, zusammenzuarbeiten und ihr Fachgebiet weiterzuentwickeln. Die acht ausgewählten Beiträge, die eine Akzeptanzrate von 40 % aufweisen, spiegeln die aktuellen Trends in der Systemanalyse und -gestaltung wider. Die Beiträge sind in thematische Abschnitte unterteilt, die sich mit der Entwicklung von Informationssystemen, der Sicherheit von Informationssystemen und dem Lernen in Informationssystemen befassen.
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Signals ( Evolution Learning and Information ), Fachbücher von Brian Skyrms
Brian Skyrms präsentiert eine faszinierende Untersuchung darüber, wie grundlegend Signale für unsere Welt sind. Er verwendet eine Vielzahl von Werkzeugen – Theorien über Signalisierungsspiele, Informationsentwicklung und Lernen – um zu erforschen, wie Bedeutung und Kommunikation entstehen. Er zeigt, wie sich die Signalisierungsspiele selbst entwickeln und führt ein neues Modell des Lernens mit Erfindung ein. Die Gegenüberstellung atomarer Signale führt zu komplexen Signalen als natürlichem Produkt eines allmählichen Prozesses. Signale operieren in Netzwerken von Sendern und Empfängern auf allen Ebenen des Lebens. Informationen werden übertragen, aber sie werden auch auf verschiedene Weise verarbeitet. So denken wir – Signale bewegen sich in einem sehr komplizierten Signalisierungsnetzwerk. Signalisierung ist eine Schlüsselkomponente in der Evolution der Teamarbeit in der menschlichen Welt, aber auch in der Tierwelt, sogar bei Mikroorganismen. Kommunikation und Koordination von Handlungen sind unterschiedliche Aspekte des Informationsflusses und werden beide von Signalen beeinflusst.
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Information Theoretic Principles for Agent Learning, Fachbücher von Jerry D. GibsonDas Buch "Information Theoretic Principles for Agent Learning" bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Techniken der Informationstheorie, die für statistische Datenanalysen und zur Charakterisierung des Verhaltens sowie der Leistung von Lernagenten von Bedeutung sind. Es geht über die traditionellen Ergebnisse zu Kommunikations- und Kompressionsgrenzen hinaus und beleuchtet, wie informationstheoretische Konzepte in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen angewendet werden können. Die Leserinnen und Leser profitieren von klaren Definitionen und Ergebnissen, die wertvolle Einblicke in die Funktionsweise von Lernalgorithmen und deren Effizienz bieten. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen der Informationstheorie im Kontext des maschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Robust Recognition via Information Theoretic Learning, Fachbücher von Liang Wang, Ran He, Xiaotong Yuan, Baogang HuDas Buch "Robust Recognition via Information Theoretic Learning" bietet eine umfassende Analyse informationstheoretischer Methoden zur robusten Erkennung in der Computer Vision. Es vereint verschiedene Ansätze, die in den letzten zehn Jahren entwickelt wurden, und vermittelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die praktischen Anwendungen von Informationstheorie und Entropie. Die Autoren, Xiaotong Yuan, Ran He, Baogang Hu und Liang Wang, präsentieren innovative Konzepte wie Correntropy, um robuste Lösungen für Herausforderungen in der Gesichts- und Objekterkennung zu entwickeln. Darüber hinaus wird ein zweistufiges sparsames Präsentationsframework vorgestellt, das für grossangelegte Erkennungsprobleme optimiert ist. Das Buch beleuchtet die Stärken und Schwächen unterschiedlicher robuster Masse und bietet wertvolle Einblicke in die Optimierung von Entropieproblemen durch additive und multiplikative Formen der halbquadratischen Optimierung.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Information-Driven Machine Learning, Fachbücher von Gerald FriedlandDas Buch "Information-Driven Machine Learning" von Gerald Friedland bietet eine innovative Perspektive auf maschinelles Lernen, indem es informationstheoretische Methoden einführt, die die traditionellen Ansätze revolutionieren. Entstanden aus einem Seminar an der UC Berkeley, zielt dieses Werk darauf ab, die Herausforderungen des "Black Box"-Ansatzes im maschinellen Lernen zu überwinden. Es bietet Techniken zur Messung der Datenqualität, zur Schätzung der Komplexität von Aufgaben und zur reproduzierbaren Gestaltung von Datenwissenschaftsexperimenten. Die vorgestellten Methoden fördern nicht nur die Erklärbarkeit und Robustheit von Modellen, sondern tragen auch zur Glaubwürdigkeit des Fachgebiets bei. Das Buch verbindet maschinelles Lernen mit Disziplinen wie Physik und Informatik und vermittelt komplexe Themen in einem zugänglichen Stil, der ein breites Publikum anspricht. Es beantwortet nicht nur die Frage "Wie?", sondern beleuchtet auch die "Warum?"-Fragen, die das Feld prägen, und fördert ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien und deren praktische Auswirkungen.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Information Systems: Development, Learning, Security, Fachbücher von Stanisław WryczaDas Buch "Information Systems: Development, Learning, Security" dokumentiert die Ergebnisse des 6. Euro Symposiums zur Systemanalyse und -gestaltung, das im September 2013 in Gdansk, Polen, stattfand. Ziel des Symposiums war es, hochwertige Forschung zu allen Aspekten der Systemanalyse und -gestaltung zu fördern und zu entwickeln. Es bietet eine Plattform für Forscher und Praktiker im Bereich der Systemanalyse und -gestaltung, um sich auszutauschen, zusammenzuarbeiten und ihr Fachgebiet weiterzuentwickeln. Die acht ausgewählten Beiträge, die eine Akzeptanzrate von 40 % aufweisen, spiegeln die aktuellen Trends in der Systemanalyse und -gestaltung wider. Die Beiträge sind in thematische Abschnitte unterteilt, die sich mit der Entwicklung von Informationssystemen, der Sicherheit von Informationssystemen und dem Lernen in Informationssystemen befassen.49,22 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Signals ( Evolution Learning and Information ), Fachbücher von Brian SkyrmsBrian Skyrms präsentiert eine faszinierende Untersuchung darüber, wie grundlegend Signale für unsere Welt sind. Er verwendet eine Vielzahl von Werkzeugen – Theorien über Signalisierungsspiele, Informationsentwicklung und Lernen – um zu erforschen, wie Bedeutung und Kommunikation entstehen. Er zeigt, wie sich die Signalisierungsspiele selbst entwickeln und führt ein neues Modell des Lernens mit Erfindung ein. Die Gegenüberstellung atomarer Signale führt zu komplexen Signalen als natürlichem Produkt eines allmählichen Prozesses. Signale operieren in Netzwerken von Sendern und Empfängern auf allen Ebenen des Lebens. Informationen werden übertragen, aber sie werden auch auf verschiedene Weise verarbeitet. So denken wir – Signale bewegen sich in einem sehr komplizierten Signalisierungsnetzwerk. Signalisierung ist eine Schlüsselkomponente in der Evolution der Teamarbeit in der menschlichen Welt, aber auch in der Tierwelt, sogar bei Mikroorganismen. Kommunikation und Koordination von Handlungen sind unterschiedliche Aspekte des Informationsflusses und werden beide von Signalen beeinflusst.52,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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