9783030688196 - representation learning: propositionalization and embeddings de lavrač, nada; podpečan, vid; robnik-šikonja, marko (10 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Representation Learning | Propositionalization and Embeddings | Nada Lavra¿ (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030688196 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter:… preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This monograph addresses advances in representation learning, a cutting-edge research area of machine learning. Representation learning refers to modern data transformation techniques that convert data of different modalities and complexity, includ…ing texts, graphs, and relations, into compact tabular representations, which effectively capture their semantic properties and relations. The monograph focuses on (i) propositionalization approaches, established in relational learning and inductive logic programming, and (ii) embedding approaches, which have gained popularity with recent advances in deep learning. The authors establish a unifying perspective on representation learning techniques developed in these various areas of modern data science, enabling the reader to understand the common underlying principles and to gain insight using selected examples and sample Python code. The monograph should be of interest to a wide audience, ranging from data scientists, machine learning researchers and students to developers, software engineers and industrial researchers interested in hands-on AI solutions.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This monograph addresses advances in representation learning, a cutting-edge research area of machine learning. Representation learning refers to modern data transformation techniques that convert data of different modalities and co…mplexity, including texts, graphs, and relations, into compact tabular representations, which effectively capture their semantic properties and relations. The monograph focuses on (i) propositionalization approaches, established in relational learning and inductive logic programming, and (ii) embedding approaches, which have gained popularity with recent advances in deep learning. The authors establish a unifying perspective on representation learning techniques developed in these various areas of modern data science, enabling the reader to understand the common underlying principles and to gain insight using selected examples and sample Python code. The monograph should be of interest to a wide audience, ranging from data scientists, machine learning researchers and students to developers, software engineers and industrial researchers interested in hands-on AI solutions. 180 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This monograph addresses advances in representation learning, a cutting-edge research area of machine learning. Representation learning refers to modern data transformation techniques that con…vert data of different modalities and complexity, including texts.
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Editorial: Springer, Springer International Publishing Jul 2022, 2022
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This monograph addresses advances in representation learning, a cutting-edge research area of machine learning. Representation learning refers to modern data transformation techniques that convert data of different modalities and comple…xity, including texts, graphs, and relations, into compact tabular representations, which effectively capture their semantic properties and relations. The monograph focuses on (i) propositionalization approaches, established in relational learning and inductive logic programming, and (ii) embedding approaches, which have gained popularity with recent advances in deep learning. The authors establish a unifying perspective on representation learning techniques developed in these various areas of modern data science, enabling the reader to understand the common underlying principles and to gain insight using selected examples and sample Python code. The monograph should be of interest to a wide audience, ranging from data scientists, machine learning researchers and students to developers, software engineers and industrial researchers interested in hands-on AI solutions.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 180 pp. Englisch.
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