Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Sep 2023, 2023

303143417X / 9783031434174

  • Tapa blanda
  • Nuevo
Ver todos los detalles

Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 23 de enero de 2017

Tapa blanda

Condición: Nuevo

EUR 104,85

Envío por EUR 60,00 
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

Cantidad disponible: 1 disponible

Añadir al carrito
Devoluciones gratuitas de 30 días

Descripción del artículo del vendedor

This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The multi-volume set LNAI 14169 until 14175 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2023, which took place in Turin, Italy, in September 2023.The 196 papers were selected from the 829 submissions for the Research Track, and 58 papers were selected from the 239 submissions for the Applied Data Science Track.The volumes are organized in topical sections as follows:Part I: Active Learning; Adversarial Machine Learning; Anomaly Detection; Applications; Bayesian Methods; Causality; Clustering.Part II: ¿Computer Vision; Deep Learning; Fairness; Federated Learning; Few-shot learning; Generative Models; Graph Contrastive Learning.Part III: ¿Graph Neural Networks; Graphs; Interpretability; Knowledge Graphs; Large-scale Learning.Part IV: ¿Natural Language Processing; Neuro/Symbolic Learning; Optimization; Recommender Systems; Reinforcement Learning; Representation Learning.Part V: ¿Robustness; Time Series; Transfer and Multitask Learning.Part VI: ¿Applied Machine Learning; Computational Social Sciences; Finance; Hardware and Systems; Healthcare & Bioinformatics; Human-Computer Interaction; Recommendation and Information Retrieval.¿Part VII: Sustainability, Climate, and Environment.- Transportation & Urban Planning.- Demo.Chapter 41 is available open access under a Creative Commons Attribution 4.0 International License via Springerlink.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 768 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783031434174

Título
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track
Autor
Danai Koutra
Editorial
Springer, Springer Sep 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
303143417X
ISBN 13
9783031434174
Peso del artículo
1142 gramos
Dimensiones
235x155x41 mm

buchversandmimpf2000

Emtmannsberg, BAYE, Alemania

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 23 de enero de 2017

Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America

ArtículoDe 60 a 60 días hábilesDe 60 a 60 días hábiles
Primer artículoEUR 60,00EUR 75,00
Los plazos de entrega los establecen los vendedores y varían según el transportista y la ubicación. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relación con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de envío de los artículos.

Métodos de pago

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Cheque
  • PayPal

Descripción de la tienda

Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur

Especialidad

Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heute

Información empresarial del vendedor

buchversandmimpf2000

Alemania

Impressum

Gesetzliche Anbieterkennung:

Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871

Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.