Pratt lorien (24 Ergebnisse)
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Zustand: New. 2019. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 218 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Paperback. Zustand: Brand New. 250 pages. 9.10x6.90x0.60 inches. In Stock.
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hardcover. Zustand: Sehr gut. 234 Seiten; 9781787696549.2 Gewicht in Gramm: 1.
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Zustand: New. Why aren t the most powerful new technologies being used to solve the world s most important problems: hunger, poverty, conflict, employment, disease? In Link, Dr. Lorien Pratt answers these questions by exploring the solution that is emerging worldwide to .
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Zustand: New. 2023. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Zustand: New. Über den AutorL. Y. Pratt, PhD, Chief Scientist at Quantellia, has been delivering artificial intelligence and machine learning solutions for her clients for over 30 years. These include the Human Genome Project, the Colorado Bur.
- Hardcover
Anbieter: Better World Books: West, Reno, NV, USABetter World Books: West
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Zustand: Very Good. Pages intact with possible writing/highlighting. Binding strong with minor wear. Dust jackets/supplements may not be included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
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Anbieter: Phatpocket Limited, Waltham Abbey, HERTS, Vereinigtes KönigreichPhatpocket Limited
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Zustand: Good. Your purchase helps support Sri Lankan Children's Charity 'The Rainbow Centre'. Ex-library, so some stamps and wear, but in good overall condition. Our donations to The Rainbow Centre have helped provide an education and a safe haven to hundreds of children who live in appalling conditions.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Learning to Learn | Sebastian Thrun (u. a.) | Taschenbuch | viii | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9781461375272 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Over the past three decades or so, research on machine learning and data mining has led to a wide variety of algorithms that learn general functions from experience. As machine learning is maturing, it has begun to make the successful transition from… academic research to various practical applications. Generic techniques such as decision trees and artificial neural networks, for example, are now being used in various commercial and industrial applications. Learning to Learn is an exciting new research direction within machine learning. Similar to traditional machine-learning algorithms, the methods described in Learning to Learn induce general functions from experience. However, the book investigates algorithms that can change the way they generalize, i.e., practice the task of learning itself, and improve on it. To illustrate the utility of learning to learn, it is worthwhile comparing machine learning with human learning. Humans encounter a continual stream of learning tasks. They do not just learn concepts or motor skills, they also learn bias, i.e., they learn how to generalize. As a result, humans are often able to generalize correctly from extremely few examples - often just a single example suffices to teach us a new thing. A deeper understanding of computer programs that improve their ability to learn can have a large practical impact on the field of machine learning and beyond. In recent years, the field has made significant progress towards a theory of learning to learn along with practical new algorithms, some of which led to impressive results in real-world applications. Learning to Learn provides a survey of some of the most exciting new research approaches, written by leading researchers in the field. Its objective is to investigate the utility and feasibility of computer programs that can learn how to learn, both from a practical and a theoretical point of view.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Over the past three decades or so, research on machine learning and data mining has led to a wide variety of algorithms that learn general functions from experience. As machine learning is maturing, it has begun to make the successful transition from academ…ic research to various practical applications. Generic techniques such as decision trees and artificial neural networks, for example, are now being used in various commercial and industrial applications. Learning to Learn is an exciting new research direction within machine learning. Similar to traditional machine-learning algorithms, the methods described in Learning to Learn induce general functions from experience. However, the book investigates algorithms that can change the way they generalize, i.e., practice the task of learning itself, and improve on it. To illustrate the utility of learning to learn, it is worthwhile comparing machine learning with human learning. Humans encounter a continual stream of learning tasks. They do not just learn concepts or motor skills, they also learn bias, i.e., they learn how to generalize. As a result, humans are often able to generalize correctly from extremely few examples - often just a single example suffices to teach us a new thing. A deeper understanding of computer programs that improve their ability to learn can have a large practical impact on the field of machine learning and beyond. In recent years, the field has made significant progress towards a theory of learning to learn along with practical new algorithms, some of which led to impressive results in real-world applications. Learning to Learn provides a survey of some of the most exciting new research approaches, written by leading researchers in the field. Its objective is to investigate the utility and feasibility of computer programs that can learn how to learn, both from a practical and a theoretical point of view.
