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Machine Learning Systems for Multimodal Affect Recognition, Fachbücher von Markus Kächele
Das Buch "Machine Learning Systems for Multimodal Affect Recognition" von Markus Kächele bietet eine umfassende Analyse der verschiedenen Schritte im Bereich des affektiven Rechnens. Es behandelt die gesamte Pipeline, die von der Gestaltung und Aufnahme von Korpora über die Annotation und Merkmalsextraktion bis hin zur Nachbearbeitung und Klassifikation individueller Modalitäten reicht. Ein besonderer Fokus liegt auf der multimodalen Erkennung von emotionalen und medizinischen Zuständen, sowohl diskreten als auch kontinuierlichen. Kächele hebt die Herausforderungen hervor, die bei der Annotation und Verarbeitung kontinuierlicher Signale auftreten, und präsentiert Methoden zur Personalisierung von Datensätzen sowie zur Anpassung von Klassifikatoren an neue Situationen und Individuen.
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Machine Learning for Multimodal Interaction, Fachbücher von Andrei Popescu-Belis, Hervé Bourlard, Renals Steve"Machine Learning for Multimodal Interaction" ist ein Fachbuch, das eine Auswahl überarbeiteter Beiträge aus dem 4. Workshop zu diesem Thema präsentiert, der im Jahr 2007 in Brünn, Tschechische Republik, stattfand. Das Buch umfasst 26 Kapitel, die ein breites Spektrum an Themen abdecken, darunter multimodale Verarbeitung, Mensch-Computer-Interaktion sowie Video-, Audio-, Sprach- und Sprachverarbeitung. Die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf Probleme in diesen Bereichen sowie die Gestaltung und Analyse von Software, die multimodale Interaktionen unterstützt, sind die beiden zentralen Themen dieses Nachbereitungsbuchs. Der Workshop umfasste zahlreiche Präsentationen und bot eine Plattform für den Austausch zwischen Forschenden aus verschiedenen Ländern und Institutionen, die sich mit multimodalen Prozessen und Multimedia-Browsing beschäftigen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures, FachbücherDas Buch "Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures" präsentiert die refereed gemeinsamen Proceedings der 10. Internationalen Workshopreihe zu multimodalem Lernen für klinische Entscheidungsunterstützung (ML-CDS 2020) und der 9. Internationalen Workshopreihe zu klinikbildbasierten Verfahren (CLIP 2020). Diese Veranstaltungen fanden im Rahmen der 23. Internationalen Konferenz für medizinische Bildgebung und computerassistierte Intervention (MICCAI 2020) in Lima, Peru, statt. Aufgrund der COVID-19-Pandemie wurden die Workshops virtuell durchgeführt. In diesem Band sind die vier vollständigen Beiträge von ML-CDS 2020 sowie die neun vollständigen Beiträge von CLIP 2020 enthalten, die aus einer Vielzahl von Einreichungen sorgfältig ausgewählt wurden. Die Beiträge von ML-CDS befassen sich mit maschinellem Lernen auf multimodalen Datensätzen zur klinischen Entscheidungsunterstützung und Behandlungsplanung, während die CLIP-Beiträge spezifische klinische Anwendungen und Verfahren auf der Grundlage umfassender klinischer Bild- und anderer Daten thematisieren.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning For Kids, Kinderbücher von Dale LaneEine praxisnahe, anwendungsorientierte Einführung in maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI). Erstellen Sie fesselnde KI-gestützte Spiele und Anwendungen mit der Scratch-Programmiersprache. KI leicht gemacht mit 13 Projekten. Maschinelles Lernen (auch bekannt als ML) ist einer der Grundpfeiler der KI oder künstlichen Intelligenz. KI basiert auf der Idee, dass Computer eigenständig lernen können, mit Ihrer Hilfe. Maschinelles Lernen für Kinder führt Sie schmerzlos in das Thema maschinelles Lernen ein. Mit diesem Buch und der kostenlosen, Scratch-basierten Begleitwebsite werden Sie sehen, wie einfach es ist, maschinelles Lernen in Ihre eigenen Projekte zu integrieren. Sie müssen nicht einmal wissen, wie man programmiert! Schritt für Schritt entdecken Sie, wie maschinelle Lernsysteme trainiert werden können, um Texte, Bilder, Zahlen und Geräusche zu erkennen, und wie Sie Ihre Modelle trainieren können, um sie zu verbessern. Sie verwandeln Ihre Modelle in 13 unterhaltsame Computerspiele und Apps, darunter: - Ein Spiel von Schere, Stein, Papier, das Ihre Handformen erkennt - Einen Computercharakter, der auf Beleidigungen und Komplimente reagiert - Einen interaktiven virtuellen Assistenten - Eine Filmempfehlungs-App - Eine KI-Version von Pac-Man Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich, und die Schritt-für-Schritt-Anleitungen stellen sicher, dass jeder mitmachen kann! Keine Erfahrung notwendig! Ab 12 Jahren.27,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning for Earth Sciences, Fachbücher von Maurizio Petrelli
Das Fachbuch "Machine Learning for Earth Sciences" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Machine Learning (ML) in den Erdwissenschaften. Es richtet sich an Leserinnen und Leser aller Erfahrungsstufen, von Studierenden bis hin zu Fachleuten und Akademikern. Das Buch beginnt mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und beleuchtet dessen Potenziale zur Lösung geologischer Probleme. Es behandelt die wichtigsten Python-Tools für ML und beschreibt den typischen Workflow von ML-Anwendungen in den Erdwissenschaften. Zudem werden die Funktionsweisen von ML-Algorithmen detailliert erklärt. Anhand zahlreicher Beispiele wird demonstriert, wie ML in verschiedenen Bereichen der Erdwissenschaften eingesetzt werden kann, darunter die Clusteranalyse und Dimensionsreduktion in petro-vulkanologischen Studien sowie die Klassifikation von Bohrlochdaten. Darüber hinaus werden Grundlagen des parallelen Rechnens und die Skalierung von ML-Modellen in der Cloud behandelt.
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Machine Learning for Engineers, Fachbücher von Marcus J. Neuer
Das Fachbuch "Machine Learning for Engineers" bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die für die Verbesserung technischer Prozesse von Bedeutung sind. Es richtet sich an Studierende und Fachleute aus den Bereichen Ingenieurwesen, Naturwissenschaften, Medizin und Betriebswirtschaft sowie an Praktiker aus der Industrie, insbesondere an Datenwissenschaftler und Softwareentwickler. Das Buch kombiniert analytische Lernmethoden mit praktischen Programmierbeispielen in Python und bezieht sich dabei stets auf reale Anwendungsszenarien. Es behandelt fortschrittliche Themen wie physikbasierte Lernstrategien, die Berücksichtigung von Unsicherheiten in Modellen und die Entwicklung erklärbarer, vertrauenswürdiger künstlicher Intelligenz mithilfe spezialisierter Datenbanken. Diese praxisorientierte Herangehensweise macht das Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit der praktischen Umsetzung von maschinellem Lernen in technischen Anwendungen beschäftigen.
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Machine Learning Systems for Multimodal Affect Recognition, Fachbücher von Markus KächeleDas Buch "Machine Learning Systems for Multimodal Affect Recognition" von Markus Kächele bietet eine umfassende Analyse der verschiedenen Schritte im Bereich des affektiven Rechnens. Es behandelt die gesamte Pipeline, die von der Gestaltung und Aufnahme von Korpora über die Annotation und Merkmalsextraktion bis hin zur Nachbearbeitung und Klassifikation individueller Modalitäten reicht. Ein besonderer Fokus liegt auf der multimodalen Erkennung von emotionalen und medizinischen Zuständen, sowohl diskreten als auch kontinuierlichen. Kächele hebt die Herausforderungen hervor, die bei der Annotation und Verarbeitung kontinuierlicher Signale auftreten, und präsentiert Methoden zur Personalisierung von Datensätzen sowie zur Anpassung von Klassifikatoren an neue Situationen und Individuen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Multimodal Interaction, Fachbücher von Andrei Popescu-Belis, Hervé Bourlard, Renals Steve"Machine Learning for Multimodal Interaction" ist ein Fachbuch, das eine Auswahl überarbeiteter Beiträge aus dem 4. Workshop zu diesem Thema präsentiert, der im Jahr 2007 in Brünn, Tschechische Republik, stattfand. Das Buch umfasst 26 Kapitel, die ein breites Spektrum an Themen abdecken, darunter multimodale Verarbeitung, Mensch-Computer-Interaktion sowie Video-, Audio-, Sprach- und Sprachverarbeitung. Die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf Probleme in diesen Bereichen sowie die Gestaltung und Analyse von Software, die multimodale Interaktionen unterstützt, sind die beiden zentralen Themen dieses Nachbereitungsbuchs. Der Workshop umfasste zahlreiche Präsentationen und bot eine Plattform für den Austausch zwischen Forschenden aus verschiedenen Ländern und Institutionen, die sich mit multimodalen Prozessen und Multimedia-Browsing beschäftigen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures, FachbücherDas Buch "Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures" präsentiert die refereed gemeinsamen Proceedings der 10. Internationalen Workshopreihe zu multimodalem Lernen für klinische Entscheidungsunterstützung (ML-CDS 2020) und der 9. Internationalen Workshopreihe zu klinikbildbasierten Verfahren (CLIP 2020). Diese Veranstaltungen fanden im Rahmen der 23. Internationalen Konferenz für medizinische Bildgebung und computerassistierte Intervention (MICCAI 2020) in Lima, Peru, statt. Aufgrund der COVID-19-Pandemie wurden die Workshops virtuell durchgeführt. In diesem Band sind die vier vollständigen Beiträge von ML-CDS 2020 sowie die neun vollständigen Beiträge von CLIP 2020 enthalten, die aus einer Vielzahl von Einreichungen sorgfältig ausgewählt wurden. Die Beiträge von ML-CDS befassen sich mit maschinellem Lernen auf multimodalen Datensätzen zur klinischen Entscheidungsunterstützung und Behandlungsplanung, während die CLIP-Beiträge spezifische klinische Anwendungen und Verfahren auf der Grundlage umfassender klinischer Bild- und anderer Daten thematisieren.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Earth Sciences, Fachbücher von Maurizio PetrelliDas Fachbuch "Machine Learning for Earth Sciences" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Machine Learning (ML) in den Erdwissenschaften. Es richtet sich an Leserinnen und Leser aller Erfahrungsstufen, von Studierenden bis hin zu Fachleuten und Akademikern. Das Buch beginnt mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und beleuchtet dessen Potenziale zur Lösung geologischer Probleme. Es behandelt die wichtigsten Python-Tools für ML und beschreibt den typischen Workflow von ML-Anwendungen in den Erdwissenschaften. Zudem werden die Funktionsweisen von ML-Algorithmen detailliert erklärt. Anhand zahlreicher Beispiele wird demonstriert, wie ML in verschiedenen Bereichen der Erdwissenschaften eingesetzt werden kann, darunter die Clusteranalyse und Dimensionsreduktion in petro-vulkanologischen Studien sowie die Klassifikation von Bohrlochdaten. Darüber hinaus werden Grundlagen des parallelen Rechnens und die Skalierung von ML-Modellen in der Cloud behandelt.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Engineers, Fachbücher von Marcus J. NeuerDas Fachbuch "Machine Learning for Engineers" bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die für die Verbesserung technischer Prozesse von Bedeutung sind. Es richtet sich an Studierende und Fachleute aus den Bereichen Ingenieurwesen, Naturwissenschaften, Medizin und Betriebswirtschaft sowie an Praktiker aus der Industrie, insbesondere an Datenwissenschaftler und Softwareentwickler. Das Buch kombiniert analytische Lernmethoden mit praktischen Programmierbeispielen in Python und bezieht sich dabei stets auf reale Anwendungsszenarien. Es behandelt fortschrittliche Themen wie physikbasierte Lernstrategien, die Berücksichtigung von Unsicherheiten in Modellen und die Entwicklung erklärbarer, vertrauenswürdiger künstlicher Intelligenz mithilfe spezialisierter Datenbanken. Diese praxisorientierte Herangehensweise macht das Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit der praktischen Umsetzung von maschinellem Lernen in technischen Anwendungen beschäftigen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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