Machine Learning for Computer Scientists and Data Analysts

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2023

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This textbook introduces readers to the theoretical aspects of machine learning (ML) algorithms, starting from simple neuron basics, through complex neural networks, including generative adversarial neural networks and graph convolution networks. Most importantly, this book helps readers to understand the concepts of ML algorithms and enables them to develop the skills necessary to choose an apt ML algorithm for a problem they wish to solve. In addition, this book includes numerous case studies, ranging from simple time-series forecasting to object recognition and recommender systems using massive databases. Lastly, this book also provides practical implementation examples and assignments for the readers to practice and improve their programming capabilities for the ML applications.

N° de ref. del artículo LU-9783030967581

Título
Machine Learning for Computer Scientists and Data Analysts
Autor
Setareh Rafatirad, Houman Homayoun, Zhiqian Chen, Sai Manoj Pudukotai Dinakarrao
Editorial
Springer Nature Switzerland AG, CH
Año de publicación
2023
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
3030967581
ISBN 13
9783030967581
Edición
2022 ed.
Dimensiones
15.6 x 2.44 x 23.39 cm

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