Isbn: 9789819997176 - advanced machine learning with evolutionary and metaheuristic techniques (computational intelligence methods and applications) (2 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (2)

  • Neu (2)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2024

    9819997178 / 9789819997176

    • Hardcover

    Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books

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

    Zustand: Neu

    EUR 347,92

    EUR 14,58 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Hardcover. Zustand: Brand New. 372 pages. 9.26x6.11x9.33 inches. In Stock.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2024

    9819997178 / 9789819997176

    • Hardcover

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

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

    Zustand: Neu

    EUR 326,86

    EUR 30,50 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book delves into practical implementation of evolutionary and metaheuristic algorithms to advance the capacity of machine learning. The readers can gain insight into the capabilities of data-driven evolutionary optimization in materials mechanics, and optimize your learning algorithms for maximum efficiency. Or unlock the strategies behind hyperparameter optimization to enhance your transfer learning algorithms, yielding remarkable outcomes. Or embark on an illuminating journey through evolutionary techniques designed for constructing deep-learning frameworks. The book also introduces an intelligent RPL attack detection system tailored for IoT networks. Explore a promising avenue of optimization by fusing Particle Swarm Optimization with Reinforcement Learning.It uncovers the indispensable role of metaheuristics in supervised machine learning algorithms. Ultimately, this book bridges the realms of evolutionary dynamic optimization andmachine learning, paving the way for pioneering innovations in the field.