Meta-Learning in Computational Intelligence
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Jun 2011, 2011
- Livre relié
- Neuf
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 372 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783642209796
- Titre
- Meta-Learning in Computational Intelligence
- Auteur
- Norbert Jankowski
- Éditeur
- Springer, Springer Jun 2011
- Année de publication
- 2011
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3642209793
- ISBN à 13 chiffres
- 9783642209796
- Poids de l'article
- 791 grammes
- Dimensions
- 241x160x28 mm
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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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
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.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
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