Machine Learning for the Quantified Self

Lingua: inglese

Editore: Springer, Springer International Publishing Aug 2018, 2018

3319882155 / 9783319882154

Serie: Libro 22 di 31 - Cognitive Systems Monographs

Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book explains the complete loop to effectively use self-tracking data for machine learning. While it focuses on self-tracking data, the techniques explained are also applicable to sensory data in general, making it useful for a wider audience. Discussing concepts drawn from from state-of-the-art scientific literature, it illustrates the approaches using a case study of a rich self-tracking data set. Self-tracking has become part of the modern lifestyle, and the amount of data generated by these devices is so overwhelming that it is difficult to obtain useful insights from it. Luckily, in the domain of artificial intelligence there are techniques that can help out: machine-learning approaches allow this type of data to be analyzed. While there are ample books that explain machine-learning techniques, self-tracking data comes with its own difficulties that require dedicated techniques such as learning over time and across users.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 248 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783319882154

Titolo
Machine Learning for the Quantified Self
Autore
Mark Hoogendoorn
Editore
Springer, Springer International Publishing Aug 2018
Anno di pubblicazione
2018
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3319882155
ISBN 13
9783319882154
Peso dell'articolo
382 grammi
Dimensioni
235x155x14 mm
Serie
Libro 22 di 31: Cognitive Systems Monographs

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Emtmannsberg, BAYE, Germania

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