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VDM Support Vector Machine Learning
Das Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.
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Ähnliche Suchbegriffe für Machine-Learning-und-KI
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Produkte zum Begriff Machine-Learning-und-KI:
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Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs, Taschenbuch von , Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 978-3-658-44780-9Hybride Ki Mit Machine Learning Und Knowledge Graphs, Taschenbuch Von, Springer Fachmedien Wiesbaden Gmbh, 978-3-658-44780-9, Seitenanzahl: 42442,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Raschka, Sebastian: Machine Learning und KI kompaktMachine Learning und KI kompakt , Zentrale Konzepte verstehen und anwenden , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250130, Autoren: Raschka, Sebastian, Übersetzung: Langenau, Frank, Seitenzahl/Blattzahl: 272, Keyword: AI; Algorithmen; Artificial Intelligence; Computer Vision; Deep Learning; KI; Künstliche Intelligenz; Maschinelles Lernen; Natural Language Processing; Neuronale Netze; Transformers, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 240, Breite: 165, Höhe: 17, Gewicht: 488, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Design Patterns für Machine Learning, Fachbücher von Vallappa Lakshmanan
Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline. Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sich Konzepte und Zusammenhänge rasch erschliessen. Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte. Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und Lösungen für wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bewährte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterstützen. Die Patterns bündeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zugängliche Best Practices. In diesem Buch finden Sie detaillierte Erläuterungen zu 30 Patterns für diese Themen: Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enthält eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen und Empfehlungen für die Auswahl der besten Technik für Ihre Situation.
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Arduino Tiny Machine Learning Kit, Entwicklungsboard + Kit
The Tiny Machine Learning Kit, combined with the exciting TinyML applications and the delivery of TinyML on microcontroller courses that are part of EDX's TinyML Learning (TinyML Learning) specialization, gives you all the tools you need to bring your ML vision to life!. The kit consists of a powerful board with a microcontroller and a variety of sensors (Arduino Nano 33 BLE Sense). The board can move, accelerate, rotate, temperature, humidity, Record air pressure, noise, gestures, proximity, color, and light intensity. The kit also includes a camera module (OV7675) and a custom Arduino protective shield that makes it easy to install your components and create your own unique TinyML project. You can investigate practical ML use cases with classical algorithms as well as deep neural networks operated with TensorFlow Lite Micro. This text is machine translated.
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs, Taschenbuch von , Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 978-3-658-44780-9Hybride Ki Mit Machine Learning Und Knowledge Graphs, Taschenbuch Von, Springer Fachmedien Wiesbaden Gmbh, 978-3-658-44780-9, Seitenanzahl: 42442,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Raschka, Sebastian: Machine Learning und KI kompaktMachine Learning und KI kompakt , Zentrale Konzepte verstehen und anwenden , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250130, Autoren: Raschka, Sebastian, Übersetzung: Langenau, Frank, Seitenzahl/Blattzahl: 272, Keyword: AI; Algorithmen; Artificial Intelligence; Computer Vision; Deep Learning; KI; Künstliche Intelligenz; Maschinelles Lernen; Natural Language Processing; Neuronale Netze; Transformers, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 240, Breite: 165, Höhe: 17, Gewicht: 488, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Arduino Tiny Machine Learning Kit, Entwicklungsboard + KitThe Tiny Machine Learning Kit, combined with the exciting TinyML applications and the delivery of TinyML on microcontroller courses that are part of EDX's TinyML Learning (TinyML Learning) specialization, gives you all the tools you need to bring your ML vision to life!. The kit consists of a powerful board with a microcontroller and a variety of sensors (Arduino Nano 33 BLE Sense). The board can move, accelerate, rotate, temperature, humidity, Record air pressure, noise, gestures, proximity, color, and light intensity. The kit also includes a camera module (OV7675) and a custom Arduino protective shield that makes it easy to install your components and create your own unique TinyML project. You can investigate practical ML use cases with classical algorithms as well as deep neural networks operated with TensorFlow Lite Micro. This text is machine translated.64,28 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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