Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031394798 ISBN 13: 9783031394799
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering.
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Information-Driven Machine Learning | Data Science as an Engineering Discipline | Gerald Friedland | Taschenbuch | xxii | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031394799 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 3031394763 ISBN 13: 9783031394768
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 289 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2023
ISBN 10: 3031394763 ISBN 13: 9783031394768
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
EUR 80,24
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This groundbreaking book transcends traditional machine learning approaches by introducing information measurement methodologies that revolutionize the field.Stemming from a UC Berkeley seminar on experimental design for machine learning tasks, these techniques aim to overcome the 'black box' approach of machine learning by reducing conjectures such as magic numbers (hyper-parameters) or model-type bias. Information-based machine learning enables data quality measurements, a priori task complexity estimations, and reproducible design of data science experiments. The benefits include significant size reduction, increased explainability, and enhanced resilience of models, all contributing to advancing the discipline's robustness and credibility.While bridging the gap between machine learning and disciplines such as physics, information theory, and computer engineering, this textbook maintains an accessible and comprehensive style, making complex topics digestible fora broad readership. Information-Driven Machine Learning explores the synergistic harmony among these disciplines to enhance our understanding of data science modeling. Instead of solely focusing on the 'how,' this text provides answers to the 'why' questions that permeate the field, shedding light on the underlying principles of machine learning processes and their practical implications. By advocating for systematic methodologies grounded in fundamental principles, this book challenges industry practices that have often evolved from ideologic or profit-driven motivations. It addresses a range of topics, including deep learning, data drift, and MLOps, using fundamental principles such as entropy, capacity, and high dimensionality.Ideal for both academia and industry professionals, this textbook serves as a valuable tool for those seeking to deepen their understanding of data science as an engineering discipline. Its thought-provoking content stimulates intellectual curiosity and caters to readers who desire more than just code or ready-made formulas. The text invites readers to explore beyond conventional viewpoints, offering an alternative perspective that promotes a big-picture view for integrating theory with practice. Suitable for upper undergraduate or graduate-level courses, this book can also benefit practicing engineers and scientists in various disciplines by enhancing their understanding of modeling and improving data measurement effectively.
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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