Het sentiment: Unknown · Zelf beoordelen
Helaas, het is nog niet bekend wat gebruikers voelen. Het is ook nog onbekend wat de ervaringen zijn op online media. Daarom is het hier nog onbekend hoe Machine Learning ervaren wordt.
Wat zegt dit?Op shoptiment gebruiken we het woord sentiment. Dit is wat online media en onze bezoekers van een product vinden. Het wordt automatisch berekend aan de hand van de recencies van bezoekers en het sentiment gevonden in online bronnen. Verder op de bladzijde kan je meer details vinden!
Meestal vind je dit product het onder Boek in Boeken. Het product heeft de volgende features: Foundations Methodologies and Applications- Machine Learning.
Uitgebreide Review Machine Learning
Het sentiment: Unknown
In dit gedeelte kan je zien hoe het product ervaren wordt. Dit komt tot stand door de reacties van gebruikers te combineren met de ervaringen en recencies gevonden op online media zoals Youtube.
Gebruikers: Unknown
Online: Unknown
Het online sentiment zoals gevonden door ons platform voor Machine Learning is Unknown.
Google zoekresultaten lijken in het algemeen Unknown voor Machine Learning. Search for reviews on Google ›
In het algemeen zijn tweets Unknown voor Machine Learning. Search for reviews on Twitter ›
Youtube
Youtube beschrijvingen zijn in het algemeen Unknown voor Machine Learning. Search for reviews on Youtube ›
De teksten, ervaringen en beschrijvingen gevonden in de bovenstaande online media worden bekeken door kunstmatige intelligentie. Door deze uitslag te combineren ontstaat het online sentiment.
Het Sentiment: Unknown
Nog niemand heeft zijn gevoelens achtergelaten. Het is dus nog onbekend wat gebruikers ervaren. We kunnen weinig online vinden voor dit product! Het is dus helaas onbekend wat het online sentiment is. Er is dus nog weinig bekend over dit product op dit platform, zowel in gebruikerservaringen als in online recensies gevonden door dit platform. Daarom is het sentiment voor dit product neutraal. Heb je ervaring met dit product? Laat dan je gevoelens achter.
De ervaringen van gebruikers samen met het sentiment gevonden online vormt het uiteindelijke sentiment!
Gerelateerde Videos
De onderstaande videos zijn in veel gevallen gerelateerd aan het product. In sommige gevallen, en bij onbekende producten, kunnen mogelijk afwijkende videos worden getoond.
No video reviews have been found.
Eigenschappen Machine Learning
Product Attributes
| Inhoud | |
|---|---|
| Aantal pagina's | 212 |
| Bindwijze | Hardcover |
| Illustraties | Met illustraties |
| Oorspronkelijke releasedatum | 22 januari 2022 |
| Taal | en |
| Betrokkenen | |
| Hoofdauteur | Alexander Jung |
| Hoofduitgeverij | Springer Verlag, Singapore |
| Overige kenmerken | |
| Editie | 1st ed. 2022 |
| Product breedte | 155 mm |
| Product lengte | 235 mm |
| Studieboek | Nee |
| Verpakking breedte | 155 mm |
| Verpakking hoogte | 235 mm |
| Verpakking lengte | 235 mm |
| Verpakkingsgewicht | 518 g |
| EAN | |
| EAN | 9789811681929 |
Product Description
The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.
The book’s three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques.
Machine learning (ML) has become a commonplace element in our everyday lives and a standard tool for many fields of science and engineering. To make optimal use of ML, it is essential to understand its underlying principles.
This book approaches ML as the computational implementation of the scientific principle. This principle consists of continuously adapting a model of a given data-generating phenomenon by minimizing some form of loss incurred by its predictions.
The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.
The book’s three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. As a case in point, techniques for regularization, privacy-preservation as well as explainability amount tospecific design choices for the model, data, and loss of a ML method.
Machine learning (ML) has become a commonplace element in our everyday lives and a standard tool for many fields of science and engineering. To make optimal use of ML, it is essential to understand its underlying principles.
This book approaches ML as the computational implementation of the scientific principle. This principle consists of continuously adapting a model of a given data-generating phenomenon by minimizing some form of loss incurred by its predictions.
The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.
The book’s three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. As a case in point, techniques for regularization, privacy-preservation as well as explainability amount tospecific design choices for the model, data, and loss of a ML method.