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Unsupervised Domain Adaptation, Fachbücher von Jingjing Li
Das Fachbuch "Unsupervised Domain Adaptation" bietet eine umfassende Analyse und Bewertung der neuesten Methoden im Bereich der unüberwachten Domänenanpassung (UDA) in der maschinellen Lernforschung. Es richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker, die sich für die Herausforderungen und Anwendungen von UDA interessieren. Das Buch beginnt mit einer klaren Einführung in das UDA-Problem und ist in vier technische Abschnitte unterteilt, die jeweils einen spezifischen Forschungsbereich abdecken. Der erste Abschnitt behandelt die Optimierung von Kriterien zur Erlernung domäneninvarianter Repräsentationen. Der zweite Abschnitt fokussiert sich auf adversariales Lernen mit zwei Klassifikatoren, während der dritte Abschnitt die neuartige quelle-freie UDA behandelt, die keine Rohdaten aus der Quell-Domäne benötigt. Der vierte Abschnitt kombiniert aktive Lernmethoden mit UDA, um den Bedarf an beschrifteten Daten zu minimieren. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die Komplexität und die Fortschritte in diesem dynamischen Forschungsfeld besser zu verstehen.
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Ähnliche Suchbegriffe für Unsupervised-Domain-Adaptation-Fachbücher
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Domain Adaptation for Visual Understanding, Fachbücher von Richa Singh, Vishal M. Patel, Mayank Vatsa, Nalini RathaDas Buch "Domain Adaptation for Visual Understanding" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Fortschritte im Bereich der Domänenanpassung für maschinelles Lernen im Kontext der visuellen Wahrnehmung. Es vereint Beiträge von internationalen Experten und beleuchtet innovative Techniken, die in verschiedenen Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung sowie der Erkennung von Aktionen und Ereignissen eingesetzt werden. Die Autoren präsentieren eine Vielzahl von Ansätzen, die darauf abzielen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und die Übertragbarkeit von tiefen neuronalen Netzwerken zu optimieren. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker, die sich mit maschinellem Lernen und visueller Erkennung beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Visual Domain Adaptation in the Deep Learning Era, Fachbücher von Mathieu Salzmann, Tatiana Tommasi, Gabriela Csurka, Timothy M Hospedales
Das Buch "Visual Domain Adaptation in the Deep Learning Era" bietet eine umfassende Analyse der Methoden zur Domänenanpassung (DA) und des Transferlernens (TL) im Kontext der Computer Vision. Es beleuchtet die Herausforderungen, die mit der Annotation von Daten verbunden sind, und zeigt auf, wie unbeschriftete Daten aus Zielbereichen effektiv genutzt werden können, um die Leistung von tiefen neuronalen Netzwerken zu verbessern. Die Autoren, darunter Tatiana Tommasi und Mathieu Salzmann, bieten sowohl theoretische Grundlagen als auch historische Perspektiven auf flache Methoden, bevor sie verschiedene Strategien zur Domänenanpassung diskutieren, die auf tiefen Architekturen basieren. Darüber hinaus werden innovative Ansätze wie selbsttrainingsbasierte Methoden und die Anwendung von DA in komplexen Szenarien wie partieller oder offener Domänenanpassung behandelt. Dieses Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die sich für die neuesten Entwicklungen im Bereich der tiefen Lerntechniken und deren Anwendung in der visuellen Erkennung interessieren.
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Unsupervised Classification, Fachbücher von Sanghamitra Bandyopadhyay, Sriparna Saha
Das Buch "Unsupervised Classification" bietet eine umfassende Einführung in die Technik des Clustering, einer wichtigen Methode der unüberwachten Klassifikation. Es konzentriert sich auf die Gruppierung von Datenpunkten, wobei ähnliche Punkte in denselben Cluster eingeordnet werden. Die Autoren, Sriparna Saha und Sanghamitra Bandyopadhyay, beleuchten insbesondere symmetrie-basierte Ähnlichkeitsmasse und metaheuristische Ansätze zur Optimierung der Clusterbildung. Das Werk behandelt die Herausforderungen der Clusteranalyse und bietet detaillierte Erklärungen zu verschiedenen Techniken sowie zahlreiche Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Datenanalyse, Fernerkundung, Gehirnbildgebung, Genexpressionsdatenanalyse und Gesichtserkennung. Es richtet sich an Studierende und Forschende in den Bereichen Informatik, Elektrotechnik, Systemwissenschaften und Informationstechnologie und dient sowohl als Lehrbuch als auch als Nachschlagewerk.
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Unsupervised Domain Adaptation, Fachbücher von Jingjing LiDas Fachbuch "Unsupervised Domain Adaptation" bietet eine umfassende Analyse und Bewertung der neuesten Methoden im Bereich der unüberwachten Domänenanpassung (UDA) in der maschinellen Lernforschung. Es richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker, die sich für die Herausforderungen und Anwendungen von UDA interessieren. Das Buch beginnt mit einer klaren Einführung in das UDA-Problem und ist in vier technische Abschnitte unterteilt, die jeweils einen spezifischen Forschungsbereich abdecken. Der erste Abschnitt behandelt die Optimierung von Kriterien zur Erlernung domäneninvarianter Repräsentationen. Der zweite Abschnitt fokussiert sich auf adversariales Lernen mit zwei Klassifikatoren, während der dritte Abschnitt die neuartige quelle-freie UDA behandelt, die keine Rohdaten aus der Quell-Domäne benötigt. Der vierte Abschnitt kombiniert aktive Lernmethoden mit UDA, um den Bedarf an beschrifteten Daten zu minimieren. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die Komplexität und die Fortschritte in diesem dynamischen Forschungsfeld besser zu verstehen.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Domain Adaptation for Visual Understanding, Fachbücher von Richa Singh, Vishal M. Patel, Mayank Vatsa, Nalini RathaDas Buch "Domain Adaptation for Visual Understanding" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Fortschritte im Bereich der Domänenanpassung für maschinelles Lernen im Kontext der visuellen Wahrnehmung. Es vereint Beiträge von internationalen Experten und beleuchtet innovative Techniken, die in verschiedenen Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung sowie der Erkennung von Aktionen und Ereignissen eingesetzt werden. Die Autoren präsentieren eine Vielzahl von Ansätzen, die darauf abzielen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und die Übertragbarkeit von tiefen neuronalen Netzwerken zu optimieren. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker, die sich mit maschinellem Lernen und visueller Erkennung beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Unsupervised Classification, Fachbücher von Sanghamitra Bandyopadhyay, Sriparna SahaDas Buch "Unsupervised Classification" bietet eine umfassende Einführung in die Technik des Clustering, einer wichtigen Methode der unüberwachten Klassifikation. Es konzentriert sich auf die Gruppierung von Datenpunkten, wobei ähnliche Punkte in denselben Cluster eingeordnet werden. Die Autoren, Sriparna Saha und Sanghamitra Bandyopadhyay, beleuchten insbesondere symmetrie-basierte Ähnlichkeitsmasse und metaheuristische Ansätze zur Optimierung der Clusterbildung. Das Werk behandelt die Herausforderungen der Clusteranalyse und bietet detaillierte Erklärungen zu verschiedenen Techniken sowie zahlreiche Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Datenanalyse, Fernerkundung, Gehirnbildgebung, Genexpressionsdatenanalyse und Gesichtserkennung. Es richtet sich an Studierende und Forschende in den Bereichen Informatik, Elektrotechnik, Systemwissenschaften und Informationstechnologie und dient sowohl als Lehrbuch als auch als Nachschlagewerk.48,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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