Machine Learning for the Quantified Self

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2017

3319663070 / 9783319663074

Serie: Buch 22 von 31 - Cognitive Systems Monographs

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Artikelbeschreibung des Verkäufers

This book explains the complete loop to effectively use self-tracking data for machine learning. While it focuses on self-tracking data, the techniques explained are also applicable to sensory data in general, making it useful for a wider audience. Discussing concepts drawn from from state-of-the-art scientific literature, it illustrates the approaches using a case study of a rich self-tracking data set. Self-tracking has become part of the modern lifestyle, and the amount of data generated by these devices is so overwhelming that it is difficult to obtain useful insights from it. Luckily, in the domain of artificial intelligence there are techniques that can help out: machine-learning approaches allow this type of data to be analyzed. While there are ample books that explain machine-learning techniques, self-tracking data comes with its own difficulties that require dedicated techniques such as learning over time and across users.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9783319663074

Titel
Machine Learning for the Quantified Self
Autor
Mark Hoogendoorn, Burkhardt Funk
Verlag
Springer International Publishing AG, CH
Erscheinungsjahr
2017
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319663070
ISBN-13
9783319663074
Auflage
1st ed. 2018.
Abmessungen
15.6 x 1.6 x 23.39 cm
Serie
Buch 22 von 31: Cognitive Systems Monographs

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