Apprendimento Automatico Lai by Lilly Sheeba (11 results)
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Taschenbuch. Condition: Neu. Apprendimento automatico con l'AI | Lilly Sheeba S (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2024 | Edizioni Sapienza | EAN 9786207757039 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Il libro inizia con una panoramica dei diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento per rinforzo. Gli autori discutono poi le varie t…ecniche di elaborazione dei dati che sono essenziali per l'apprendimento automatico, come la pulizia dei dati, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche e la selezione dei modelli.Nei capitoli successivi, il libro copre un'ampia gamma di argomenti di apprendimento automatico, tra cui:Regressione: Una tecnica per la previsione di valori target continui.Classificazione: Una tecnica per la previsione di valori target categoriali.Clustering: Una tecnica per raggruppare punti di dati simili.Riduzione della dimensionalità: Una tecnica per ridurre il numero di caratteristiche in un set di dati.Valutazione del modello: Una tecnica per valutare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico.Il libro include anche un capitolo sul deep learning, un sottocampo dell'apprendimento automatico che ha guadagnato popolarità negli ultimi anni.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 84 pp. Italienisch.
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il libro inizia con una panoramica dei diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento per rinforzo. Gli autori discutono poi le varie te…cniche di elaborazione dei dati che sono essenziali per l'apprendimento automatico, come la pulizia dei dati, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche e la selezione dei modelli.Nei capitoli successivi, il libro copre un'ampia gamma di argomenti di apprendimento automatico, tra cui:Regressione: Una tecnica per la previsione di valori target continui.Classificazione: Una tecnica per la previsione di valori target categoriali.Clustering: Una tecnica per raggruppare punti di dati simili.Riduzione della dimensionalità: Una tecnica per ridurre il numero di caratteristiche in un set di dati.Valutazione del modello: Una tecnica per valutare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico.Il libro include anche un capitolo sul deep learning, un sottocampo dell'apprendimento automatico che ha guadagnato popolarità negli ultimi anni.
