Machine learning materials science (58 résultats)
Machine Learning in 2d Materials Science
Chundi, Parvathi (EDT); Gadhamshetty, Venkataramana (EDT); Jasthi, Bharat K. (EDT); Lushbough, Carol (EDT)
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Machine Learning in 2d Materials Science
Chundi, Parvathi (EDT); Gadhamshetty, Venkataramana (EDT); Jasthi, Bharat K. (EDT); Lushbough, Carol (EDT)
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Machine Learning in 2d Materials Science
Chundi, Parvathi (EDT); Gadhamshetty, Venkataramana (EDT); Jasthi, Bharat K. (EDT); Lushbough, Carol (EDT)
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Machine Learning in 2d Materials Science
Chundi, Parvathi (EDT); Gadhamshetty, Venkataramana (EDT); Jasthi, Bharat K. (EDT); Lushbough, Carol (EDT)
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2024
Série : The Materials Research Society, Livre 4 sur 4. Livre 4 sur 4 - The Materials Research Society
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Etat : New. 2024th edition NO-PA16APR2015-KAP.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2025
Série : The Materials Research Society, Livre 4 sur 4. Livre 4 sur 4 - The Materials Research Society
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EUR 3,50 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2024
Série : The Materials Research Society, Livre 4 sur 4. Livre 4 sur 4 - The Materials Research Society
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Paperback. Etat : Brand New. 248 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2024
Série : The Materials Research Society, Livre 4 sur 4. Livre 4 sur 4 - The Materials Research Society
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Etat : New. In.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2025
Série : The Materials Research Society, Livre 4 sur 4. Livre 4 sur 4 - The Materials Research Society
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Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagnepreigu
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Taschenbuch. Etat : Neu. Materials Data Science | Introduction to Data Mining, Machine Learning, and Data-Driven Predictions for Materials Science and Engineering | Stefan Sandfeld | Taschenbuch | The Materials Research Society Series | xxvi | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031465673 | Verantwortliche Person für die EU: Sp…ringer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2025
Série : The Materials Research Society, Livre 4 sur 4. Livre 4 sur 4 - The Materials Research Society
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This text covers all of the data science, machine learning, and deep learning topics relevant to materials science and engineering, accompanied by numerous examples and applications. Almost all methods and algorithms introduced are implemented 'from sc…ratch' using Python and NumPy.The book starts with an introduction to statistics and probabilities, explaining important concepts such as random variables and probability distributions, Bayes' theorem and correlations, sampling techniques, and exploratory data analysis, and puts them in the context of materials science and engineering. Therefore, it serves as a valuable primer for both undergraduate and graduate students, as well as a review for research scientists and practicing engineers. The second part provides an in-depth introduction of (statistical) machine learning. It begins with outlining fundamental concepts and proceeds to explore a variety of supervised learning techniques for regression and classification, including advanced methods such as kernel regression and support vector machines. The section on unsupervised learning emphasizes principal component analysis, and also covers manifold learning (t-SNE and UMAP) and clustering techniques. Additionally, feature engineering, feature importance, and cross-validation are introduced.The final part on neural networks and deep learning aims to promote an understanding of these methods and dispel misconceptions that they are a 'black box'. The complexity gradually increases until fully connected networks can be implemented. Advanced techniques and network architectures, including GANs, are implemented 'from scratch' using Python and NumPy, which facilitates a comprehensive understanding of all the details and enables the user to conduct their own experiments in Deep Learning.
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Etat : New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Paperback. Etat : Brand New. 293 pages. 8.27x5.83x0.75 inches. In Stock.
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing Mai 2024, 2024
Série : The Materials Research Society, Livre 4 sur 4. Livre 4 sur 4 - The Materials Research Society
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EUR 66,19 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Buch. Etat : Neu. Neuware - This text covers all of the data science, machine learning, and deep learning topics relevant to materials science and engineering, accompanied by numerous examples and applications. Almost all methods and algorithms introduced are implemented 'from scratch' using Python and NumPy.The book starts with… an introduction to statistics and probabilities, explaining important concepts such as random variables and probability distributions, Bayes' theorem and correlations, sampling techniques, and exploratory data analysis, and puts them in the context of materials science and engineering. Therefore, it serves as a valuable primer for both undergraduate and graduate students, as well as a review for research scientists and practicing engineers. The second part provides an in-depth introduction of (statistical) machine learning. It begins with outlining fundamental concepts and proceeds to explore a variety of supervised learning techniques for regression and classification, including advanced methods such as kernel regression and support vector machines. The section on unsupervised learning emphasizes principal component analysis, and also covers manifold learning (t-SNE and UMAP) and clustering techniques. Additionally, feature engineering, feature importance, and cross-validation are introduced.The final part on neural networks and deep learning aims to promote an understanding of these methods and dispel misconceptions that they are a 'black box'. The complexity gradually increases until fully connected networks can be implemented. Advanced techniques and network architectures, including GANs, are implemented 'from scratch' using Python and NumPy, which facilitates a comprehensive understanding of all the details and enables the user to conduct their own experiments in Deep Learning.
Machine Learning in 2d Materials Science
Chundi, Parvathi (EDT); Gadhamshetty, Venkataramana (EDT); Jasthi, Bharat K. (EDT); Lushbough, Carol (EDT)
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Machine Learning in 2d Materials Science
Chundi, Parvathi (EDT); Gadhamshetty, Venkataramana (EDT); Jasthi, Bharat K. (EDT); Lushbough, Carol (EDT)
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EUR 178,72
EUR 2,32 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Machine Learning in 2d Materials Science
Chundi, Parvathi (EDT); Gadhamshetty, Venkataramana (EDT); Jasthi, Bharat K. (EDT); Lushbough, Carol (EDT)
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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EUR 17,56 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 14,02 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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EUR 190,75
EUR 7,61 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 3 disponible(s)
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Machine Learning in 2d Materials Science
Chundi, Parvathi (EDT); Gadhamshetty, Venkataramana (EDT); Jasthi, Bharat K. (EDT); Lushbough, Carol (EDT)
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EUR 180,65
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 14,02 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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