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9783319856261 - Reverse Hypothesis Machine Learning: A Practitioner's Perspective: 128 (Intelligent Systems Reference Library) de Kulkarni, Parag (14 resultados)
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Reverse Hypothesis Machine Learning : A Practitioner's Perspective
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 136,26
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Reverse Hypothesis Machine Learning: A Practitioner's Perspective (Intelligent Systems Reference Library, 128)
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 138,03
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Reverse Hypothesis Machine Learning : A Practitioner's Perspective
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 136,97
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Reverse Hypothesis Machine Learning : A Practitioner's Perspective
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 154,09
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Reverse Hypothesis Machine Learning : A Practitioner's Perspective
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 142,28
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Reverse Hypothesis Machine Learning
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 331985626X ISBN 13: 9783319856261
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 109,83
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Reverse Hypothesis Machine Learning: A Practitioner's Perspective: 128 (Intelligent Systems Reference Library)
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 169,13
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Softcover reprint of the original 1st ed. 2017 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Reverse Hypothesis Machine Learning | A Practitioner's Perspective
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 113,10
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Reverse Hypothesis Machine Learning | A Practitioner's Perspective | Parag Kulkarni | Taschenbuch | Intelligent Systems Reference Library | xvi | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319856261 | 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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Reverse Hypothesis Machine Learning : A Practitioner's Perspective
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 331985626X ISBN 13: 9783319856261
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 128,39
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces a paradigm of reverse hypothesis machines (RHM), focusing on knowledge innovation and machine learning.Knowledge- acquisition -based learning is constrained by large volumes of data and is time consuming. Hence Knowledge innovation based learning is the need of time. Since under-learning results in cognitive inabilities and over-learning compromises freedom, there is need for optimal machine learning.All existing learning techniques rely on mapping input and output and establishing mathematical relationships between them. Though methods change the paradigm remains the same-the forward hypothesis machine paradigm, which tries to minimize uncertainty. The RHM, on the other hand, makes use of uncertainty for creative learning. The approach uses limited data to help identify new and surprising solutions. It focuses on improving learnability, unlike traditional approaches, which focus on accuracy. The book is useful as a reference book for machine learning researchers and professionals as well as machine intelligence enthusiasts. It can also used by practitioners to develop new machine learningapplications to solve problems that require creativity.
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Reverse Hypothesis Machine Learning: A Practitioner*s Perspective (Intelligent Systems Reference Library, 128)
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 189,36
Envío por EUR 28,91
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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Reverse Hypothesis Machine Learning
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Jul 2018, 2018
ISBN 10: 331985626X ISBN 13: 9783319856261
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 128,39
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces a paradigm of reverse hypothesis machines (RHM), focusing on knowledge innovation and machine learning.Knowledge- acquisition -based learning is constrained by large volumes of data and is time consuming. Hence Knowledge innovation based learning is the need of time. Since under-learning results in cognitive inabilities and over-learning compromises freedom, there is need for optimal machine learning.All existing learning techniques rely on mapping input and output and establishing mathematical relationships between them. Though methods change the paradigm remains the same-the forward hypothesis machine paradigm, which tries to minimize uncertainty. The RHM, on the other hand, makes use of uncertainty for creative learning. The approach uses limited data to help identify new and surprising solutions. It focuses on improving learnability, unlike traditional approaches, which focus on accuracy. The book is useful as a reference book for machine learning researchers and professionals as well as machine intelligence enthusiasts. It can also used by practitioners to develop new machine learningapplications to solve problems that require creativity. 156 pp. Englisch.
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Reverse Hypothesis Machine Learning: A Practitioner's Perspective: 128 (Intelligent Systems Reference Library)
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 159,93
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Reverse Hypothesis Machine Learning: A Practitioner's Perspective: 128 (Intelligent Systems Reference Library)
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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EUR 162,79
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND.
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Reverse Hypothesis Machine Learning
Libro 97 de 188: Intelligent Systems Reference LibraryIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Palgrave Macmillan Jul 2018, 2018
ISBN 10: 331985626X ISBN 13: 9783319856261
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book introduces a paradigm of reverse hypothesis machines (RHM), focusing on knowledge innovation and machine learning. Knowledge- acquisition -based learning is constrained by large volumes of data and is time consuming. Hence Knowledge innovation based learning is the need of time. Since under-learning results in cognitive inabilities and over-learning compromises freedom, there is need for optimal machine learning. All existing learning techniques rely on mapping input and output and establishing mathematical relationships between them. Though methods change the paradigm remains the same-the forward hypothesis machine paradigm, which tries to minimize uncertainty. The RHM, on the other hand, makes use of uncertainty for creative learning. The approach uses limited data to help identify new and surprising solutions. It focuses on improving learnability, unlike traditional approaches, which focus on accuracy. The book is useful as a reference book for machine learning researchers and professionals as well as machine intelligence enthusiasts. It can also used by practitioners to develop new machine learning applications to solve problems that require creativity.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch.
