Isbn: 9783030688196 - representation learning: propositionalization and embeddings (3 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2022

    3030688194 / 9783030688196

    • Softcover

    Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 168,74

    EUR 10,92 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. In English.

  • Weitere Bilder

    Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2022

    3030688194 / 9783030688196

    • Softcover

    Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 140,10

    EUR 70,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 5 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Representation Learning | Propositionalization and Embeddings | Nada Lavra¿ (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030688196 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2022

    3030688194 / 9783030688196

    • Softcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 223,07

    EUR 35,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This monograph addresses advances in representation learning, a cutting-edge research area of machine learning. Representation learning refers to modern data transformation techniques that convert data of different modalities and complexity, including texts, graphs, and relations, into compact tabular representations, which effectively capture their semantic properties and relations. The monograph focuses on (i) propositionalization approaches, established in relational learning and inductive logic programming, and (ii) embedding approaches, which have gained popularity with recent advances in deep learning. The authors establish a unifying perspective on representation learning techniques developed in these various areas of modern data science, enabling the reader to understand the common underlying principles and to gain insight using selected examples and sample Python code. The monograph should be of interest to a wide audience, ranging from data scientists, machine learning researchers and students to developers, software engineers and industrial researchers interested in hands-on AI solutions.