9789811975868 - introduction to transfer learning: algorithms and practice (machine learning: foundations, methodologies, and applications) von wang, jindong; chen, yiqiang (4 Ergebnisse)
- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 60,65
EUR 13,89 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In English.
- Softcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, , Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 80,85
EUR 11,59 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
Paperback. Zustand: Brand New. 350 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock.
Weitere Bilder- Softcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 50,35
EUR 70,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 5 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Introduction to Transfer Learning | Algorithms and Practice | Jindong Wang (u. a.) | Taschenbuch | Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications | xxi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789811975868 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 He…idelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 58,55
EUR 62,67 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Transfer learning is one of the most important technologies in the era of artificial intelligence and deep learning. It seeks to leverage existing knowledge by transferring it to another, new domain. Over the years, a number of relevant topics have a…ttracted the interest of the research and application community: transfer learning, pre-training and fine-tuning, domain adaptation, domain generalization, and meta-learning.This book offers a comprehensive tutorial on an overview of transfer learning, introducing new researchers in this area to both classic and more recent algorithms. Most importantly, it takes a 'student's' perspective to introduce all the concepts, theories, algorithms, and applications, allowing readers to quickly and easily enter this area. Accompanying the book, detailed code implementations are provided to better illustrate the core ideas of several important algorithms, presenting good examples for practice.
