Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Interpretable Machine Learning, and Beyond
Langue : anglais
Edité par Springer, Palgrave Macmillan Aug 2024, 2024
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The book presents the peer-reviewed contributions of the 15th International Workshop on Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization and Beyond (WSOM$+$ 2024), held at the University of Applied Sciences Mittweida (UAS Mitt-weida), Germany, on July 10-12, 2024.The book highlights new developments in the field of interpretable and explainable machine learning for classification tasks, data compression and visualization. Thereby, the main focus is on prototype-based methods with inherent interpretability, computational sparseness and robustness making them as favorite methods for advanced machine learning tasks in a wide variety of applications ranging from biomedicine, space science, engineering to economics and social sciences, for example. The flexibility and simplicity of those approaches also allow the integration of modern aspects such as deep architectures, probabilistic methods and reasoning as well as relevance learning. The book reflects both new theoretical aspects in this research area and interesting application cases.Thus, this book is recommended for researchers and practitioners in data analytics and machine learning, especially those who are interested in the latest developments in interpretable and robust unsupervised learning, data visualization, classification and self-organization.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 244 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783031671586
- Titre
- Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Interpretable Machine Learning, and Beyond
- Auteur
- Thomas Villmann
- Éditeur
- Springer, Palgrave Macmillan Aug 2024
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031671589
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031671586
- Poids de l'article
- 376 grammes
- Dimensions
- 235x155x14 mm
The book presents the peer-reviewed contributions of the 15th International Workshop on Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization and Beyond (WSOM$+$ 2024), held at the University of Applied Sciences Mittweida (UAS Mitt\-weida), Germany, on July 10–12, 2024.
The book highlights new developments in the field of interpretable and explainable machine learning for classification tasks, data compression and visualization. Thereby, the main focus is on prototype-based methods with inherent interpretability, computational sparseness and robustness making them as favorite methods for advanced machine learning tasks in a wide variety of applications ranging from biomedicine, space science, engineering to economics and social sciences, for example. The flexibility and simplicity of those approaches also allow the integration of modern aspects such as deep architectures, probabilistic methods and reasoning as well as relevance learning. The book reflects both new theoretical aspects in this research area and interesting application cases.
Thus, this book is recommended for researchers and practitioners in data analytics and machine learning, especially those who are interested in the latest developments in interpretable and robust unsupervised learning, data visualization, classification and self-organization.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de la quatrième de couverture
The book presents the peer-reviewed contributions of the 15th International Workshop on Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization and Beyond (WSOM$+$ 2024), held at the University of Applied Sciences Mittweida (UAS Mitt\-weida), Germany, on July 10-12, 2024.
The book highlights new developments in the field of interpretable and explainable machine learning for classification tasks, data compression and visualization. Thereby, the main focus is on prototype-based methods with inherent interpretability, computational sparseness and robustness making them as favorite methods for advanced machine learning tasks in a wide variety of applications ranging from biomedicine, space science, engineering to economics and social sciences, for example. The flexibility and simplicity of those approaches also allow the integration of modern aspects such as deep architectures, probabilistic methods and reasoning as well as relevance learning. The book reflects both new theoretical aspects in this research area and interesting application cases.
Thus, this book is recommended for researchers and practitioners in data analytics and machine learning, especially those who are interested in the latest developments in interpretable and robust unsupervised learning, data visualization, classification and self-organization.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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Informations concernant le droit de rétractation
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