Shai ben david (13 Ergebnisse)
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Gebunden. Zustand: New. Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. This book explains the principles behind the automated learning approach and the considerations underlying its usage. The authors explain the hows an.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 397 pages. 10.00x7.00x1.00 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the Third European Conference on Computational Learning Theory, EuroCOLT'97, held in Jerusalem, Israel, in March 1997.The book presents 25 revised full papers carefully selected from a total of 36 hig…h-quality submissions. The volume spans the whole spectrum of computational learning theory, with a certain emphasis on mathematical models of machine learning. Among the topics addressed are machine learning, neural nets, statistics, inductive inference, computational complexity, information theory, and theoretical physics.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Algorithmic learning theory is mathematics about computer programs which learn from experience. This involves considerable interaction between various mathematical disciplines including theory of computation, statistics, and c- binatorics. There is a…lso considerable interaction with the practical, empirical elds of machine and statistical learning in which a principal aim is to predict, from past data about phenomena, useful features of future data from the same phenomena. The papers in this volume cover a broad range of topics of current research in the eld of algorithmic learning theory. We have divided the 29 technical, contributed papers in this volume into eight categories (corresponding to eight sessions) re ecting this broad range. The categories featured are Inductive Inf- ence, Approximate Optimization Algorithms, Online Sequence Prediction, S- tistical Analysis of Unlabeled Data, PAC Learning & Boosting, Statistical - pervisedLearning,LogicBasedLearning,andQuery&ReinforcementLearning. Below we give a brief overview of the eld, placing each of these topics in the general context of the eld. Formal models of automated learning re ect various facets of the wide range of activities that can be viewed as learning. A rst dichotomy is between viewing learning as an inde nite process and viewing it as a nite activity with a de ned termination. Inductive Inference models focus on inde nite learning processes, requiring only eventual success of the learner to converge to a satisfactory conclusion.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Computational Learning Theory | Third European Conference, EuroCOLT '97, Jerusalem, Israel, March 17 - 19, 1997, Proceedings | Shai Ben-David | Taschenbuch | cccxlviii | Englisch | 1997 | Springer | EAN 9783540626855 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 He…idelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Zustand: New. Covers the basic concepts of Artificial Intelligence and Machine Learning, methods and practices, and advanced topics and applications to clinical and precision medicinePresents readers with an understanding of how AI is revolutionizing med.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Artificial Intelligence for Medicine: An Applied Reference for Methods and Applications introduces readers to the methodology and AI/ML algorithms as well as cutting-edge applications to medicine, such as cancer, precision medicine, critical care, personalized medicine, telemedicine, drug dis…covery, molecular characterization, and patient mental health. Research in medicine and tailored clinical treatment are being quickly transformed by artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). The content in this book is tailored to the reader's needs in terms of both type and fundamentals. It covers the current ethical issues and potential developments in this field.This book will be beneficial for academics, professionals in the IT industry, educators, students, and anyone else involved in the use and development of AI in the medical field.
