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9781032268286 - Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications de Geetha, T V; Sendhilkumar, S (15 resultados)
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Machine Learning : Concepts, Techniques and Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Machine Learning : Concepts, Techniques and Applications
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Machine Learning : Concepts, Techniques and Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Machine Learning : Concepts, Techniques and Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. T V Geetha is a retired Senior Professor of Computer Science and Engineering with over 35 years of teaching experience in the areas of Artificial Intelligence, Machine Learning, Natural Language Processing and Information Retrieval. Her .
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Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Chapman And Hall/CRC Mai 2023, 2023
ISBN 10: 103226828X ISBN 13: 9781032268286
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications starts at basic conceptual level of explaining machine learning and goes on to explain the basis of machine learning algorithms. The mathematical foundations required are outlined along with their associations to machine learning. The book then goes on to describe important machine learning algorithms along with appropriate use cases. This approach enables the readers to explore the applicability of each algorithm by understanding the differences between them. A comprehensive account of various aspects of ethical machine learning has been discussed. An outline of deep learning models is also included. The use cases, self-assessments, exercises, activities, numerical problems, and projects associated with each chapter aims to concretize the understanding. FeaturesConcepts of Machine learning from basics to algorithms to implementation Comparison of Different Machine Learning Algorithms - When to use them & Why - for Application developers and ResearchersMachine Learning from an Application Perspective - General & Machine learning for Healthcare, Education, Business, Engineering ApplicationsEthics of machine learning including Bias, Fairness, Trust, ResponsibilityBasics of Deep learning, important deep learning models and applicationsPlenty of objective questions, Use Cases, Activity and Project based Learning ExercisesThe book aims to make the thinking of applications and problems in terms of machine learning possible for graduate students, researchers and professionals so that they can formulate the problems, prepare data, decide features, select appropriate machine learning algorithms and do appropriate performance evaluation. 480 pp. Englisch.
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Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Machine Learning
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Machine Learning : Concepts, Techniques and Applications
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning: Concepts, Techniques and Applications starts at basic conceptual level of explaining machine learning and goes on to explain the basis of machine learning algorithms. The mathematical foundations required are outlined along with their associations to machine learning. The book then goes on to describe important machine learning algorithms along with appropriate use cases. This approach enables the readers to explore the applicability of each algorithm by understanding the differences between them. A comprehensive account of various aspects of ethical machine learning has been discussed. An outline of deep learning models is also included. The use cases, self-assessments, exercises, activities, numerical problems, and projects associated with each chapter aims to concretize the understanding. FeaturesConcepts of Machine learning from basics to algorithms to implementation Comparison of Different Machine Learning Algorithms - When to use them & Why - for Application developers and ResearchersMachine Learning from an Application Perspective - General & Machine learning for Healthcare, Education, Business, Engineering ApplicationsEthics of machine learning including Bias, Fairness, Trust, ResponsibilityBasics of Deep learning, important deep learning models and applicationsPlenty of objective questions, Use Cases, Activity and Project based Learning ExercisesThe book aims to make the thinking of applications and problems in terms of machine learning possible for graduate students, researchers and professionals so that they can formulate the problems, prepare data, decide features, select appropriate machine learning algorithms and do appropriate performance evaluation.
