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Machine Learning mit SAP HANA, Fachbücher von Benedict Baur
Seit einigen Jahren preist die SAP das intelligente Unternehmen als Wettbewerbsvorteil an. Mit diesem Buch springen Sie mitten hinein in die Welt der künstlichen Intelligenz (KI). Erfahren Sie, welche Algorithmen die leistungsstarke In-Memory-Datenbank SAP HANA für das Machine Learning (ML) bereithält. Auf deren Basis lassen sich Muster und Gesetzmässigkeiten in Datenbeständen erkennen und Vorhersagen treffen, die helfen, Geschäftsprozesse zu verbessern. Machen Sie sich mit den beiden zentralen Bausteinen vertraut: Predictive Analysis Library (PAL) und Automated Predictive Library (APL). Während die PAL ermöglicht, einzelne Prozeduren flexibel miteinander zu verknüpfen, um komplexe Szenarien abzubilden, bietet die APL insbesondere automatisierte ML-Szenarien, wie Klassifikationen, Regressionen, Cluster- oder Zeitreihenanalysen. Ausserdem lernen Sie Python-Tools, z. B. das Jupyter Notebook, und Techniken für Text-Mining sowohl in SQL-Script als auch in Python kennen. Immer wieder werden die Funktionen und Algorithmen am durchgängigen betriebswirtschaftlichen Beispiel einer Abwanderungsanalyse/Kündigungsvorhersage praktisch veranschaulicht. Dabei lernen Sie einzuschätzen, wie Sie diese Techniken für eigene Szenarien einsetzen und etwaige Hürden bei der Implementierung leichter überwinden. - Predictive Analysis und Automated Predictive Library in SQLScript und Python - Klassifikations- und Cluster-Analysen - Explorative Datenanalysen und Machine Learning im Jupyter Notebook - Text Mining.
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.66,16 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning Fundamentals, Fachbücher von Hui Jiang
Diese klare und kohärente Einführung in das überwachte maschinelle Lernen präsentiert die Kernkonzepte auf eine prägnante, logische und leicht verständliche Weise für Leser mit grundlegenden mathematischen Kenntnissen, aber ohne vorherige Erfahrung im maschinellen Lernen. Die Themen umfassen sowohl weit verbreitete traditionelle Methoden als auch die kürzlich populären Methoden des tiefen Lernens.
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