Meta-Learning in Computational Intelligence
Langue : anglais
Edité par Springer Berlin Heidelberg, 2011
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- Neuf
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Recent research in Meta-learning in computational intelligence Presents new Developments and Trends in Computational Intelligence and Learning Written by leading experts in the fieldComputational Intelligence (CI) community has de.
N° de réf. du vendeur 5052397
- Titre
- Meta-Learning in Computational Intelligence
- Auteur
- Jankowski, Norbert|Duch, Wlodzislaw|Grabczewski, Krzysztof
- Éditeur
- Springer Berlin Heidelberg
- Année de publication
- 2011
- État de l'article
- New
- Reliure
- Gebunden
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3642209793
- ISBN à 13 chiffres
- 9783642209796
- Catalogues du vendeur
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
Computational Intelligence (CI) community has developed hundreds of algorithms for intelligent data analysis, but still many hard problems in computer vision, signal processing or text and multimedia understanding, problems that require deep learning techniques, are open.
Modern data mining packages contain numerous modules for data acquisition, pre-processing, feature selection and construction, instance selection, classification, association and approximation methods, optimization techniques, pattern discovery, clusterization, visualization and post-processing. A large data mining package allows for billions of ways in which these modules can be combined. No human expert can claim to explore and understand all possibilities in the knowledge discovery process.
This is where algorithms that learn how to learnl come to rescue.
Operating in the space of all available data transformations and optimization techniques these algorithms use meta-knowledge about learning processes automatically extracted from experience of solving diverse problems. Inferences about transformations useful in different contexts help to construct learning algorithms that can uncover various aspects of knowledge hidden in the data. Meta-learning shifts the focus of the whole CI field from individual learning algorithms to the higher level of learning how to learn.
This book defines and reveals new theoretical and practical trends in meta-learning, inspiring the readers to further research in this exciting field.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de la quatrième de couverture
Computational Intelligence (CI) community has developed hundreds of algorithms for intelligent data analysis, but still many hard problems in computer vision, signal processing or text and multimedia understanding, problems that require deep learning techniques, are open.
Modern data mining packages contain numerous modules for data acquisition, pre-processing, feature selection and construction, instance selection, classification, association and approximation methods, optimization techniques, pattern discovery, clusterization, visualization and post-processing. A large data mining package allows for billions of ways in which these modules can be combined. No human expert can claim to explore and understand all possibilities in the knowledge discovery process.
This is where algorithms that learn how to learnl come to rescue.
Operating in the space of all available data transformations and optimization techniques these algorithms use meta-knowledge about learning processes automatically extracted from experience of solving diverse problems. Inferences about transformations useful in different contexts help to construct learning algorithms that can uncover various aspects of knowledge hidden in the data. Meta-learning shifts the focus of the whole CI field from individual learning algorithms to the higher level of learning how to learn.
This book defines and reveals new theoretical and practical trends in meta-learning, inspiring the readers to further research in this exciting field.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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