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9783319663074 - Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data (Cognitive Systems Monographs, 35, Band 35) von Hoogendoorn, Mark; Funk, Burkhard... (7 Ergebnisse)
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Machine Learning for the Quantified Self
Buch 22 von 31: Cognitive Systems MonographsAnbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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Machine Learning for the Quantified Self
Buch 22 von 31: Cognitive Systems MonographsAnbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data (Cognitive Systems Monographs, 35)
Buch 22 von 31: Cognitive Systems MonographsAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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MACHINE LEARNING FOR THE QUANTIFIED SELF
Buch 22 von 31: Cognitive Systems MonographsAnbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning for the Quantified Self
Buch 22 von 31: Cognitive Systems MonographsSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2017
ISBN 10: 3319663070 ISBN 13: 9783319663074
Zustand: New. Presents a unique overview of dedicated machine learning techniques for sensor dataFeatures hands-on exercises, including those related to mobile app developmentIllustrates the techniques by means of examples to make them more easily unders.
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Machine Learning for the Quantified Self : On the Art of Learning from Sensory Data
Buch 22 von 31: Cognitive Systems MonographsSprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer International Publishing, 2017
ISBN 10: 3319663070 ISBN 13: 9783319663074
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data
Buch 22 von 31: Cognitive Systems MonographsSprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2017
ISBN 10: 3319663070 ISBN 13: 9783319663074
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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