Applications machine learning digital (15 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Brand New. 370 pages. 11.69x8.25x11.69 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: The Institution of Engineering and Technology, 2023
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Zustand: New.
Digital Twins: Internet of Things, Machine Learning, and Smart Manufacturing (Smart Computing Applications, 8)
Borole, Yogini; Borkar, Pradnya; Raut, Roshani; Balpande, Vijaya Parag; Chatterjee, Prasenjit
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 400 pages. 9.25x6.25x1.25 inches. In Stock.
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Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Zustand: New. KlappentextThis edited book focuses on the applications of machine learning in the healthcare sector, both at the macro-level for guiding policy decisions, and at the granular level, showing how machine learning techniques can be appl.
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Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Digital Watermarking for Machine Learning Model | Techniques, Protocols and Applications | Lixin Fan (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789811975561 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]sprin…ger[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed waterma…rks into the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed watermarks int…o the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.
Digital Twins: Internet of Things, Machine Learning, and Smart Manufacturing (Smart Computing Applications, 8)
Borole, Yogini; Borkar, Pradnya; Raut, Roshani; Balpande, Vijaya Parag; Chatterjee, Prasenjit
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Zustand: New.
Sprache: Englisch
Verlag: Institution Of Engineering & Technology Jun 2023, 2023
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Machine learning is a type of artificial intelligence in which computer algorithms are built to learn to perform set tasks, then use the data acquired to improve the performance of the processing of that data. At the macro-level, ML can be applied to look at health records of different segments of t…he population (eg. elderly, pregnant, asthmatic, stroke etc.) to assist with evidence-based policy decisions. At a lower scale, ML techniques can be applied to data acquired from an individual patient's brain, heart, muscles, medical images etc. and cross referenced against 'healthy' data to aid diagnosis.Large amounts of information are often necessary for diagnosis and treatment of a condition. The volume and complexity of the data makes the physician's job difficult and provides a compelling reason for the development of machine learning based tools to aid them.
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Buch. Zustand: Neu. Digital Twins | Internet of Things, Machine Learning, and Smart Manufacturing, Smart Computing Applications 8 | Yogini/Borkar, Pradnya/Raut, Roshani et al Borole | Buch | XVI | Englisch | 2023 | De Gruyter GmbH | EAN 9783110778786 | Verantwortliche Person für die EU: Walter de Gruyter GmbH, De Gruyter GmbH, G…enthiner Str. 13, 10785 Berlin, productsafety[at]degruyterbrill[dot]com | Anbieter: preigu.
Digital Watermarking for Machine Learning Model: Techniques, Protocols and Applications
Fan, Lixin (Edited by)/ Chan, Chee Seng (Edited by)/ Yang, Qiang (Edited by)
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Hardcover. Zustand: Brand New. 241 pages. 9.25x6.10x0.79 inches. In Stock.
