Bondu alexis (20 risultati)

Condizione: New. pp. 240.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Würzburg, Germany, in September 2019. The 7 full papers presented together with 9 poster papers were carefully reviewed and selected from 31 submissions. The papers cover topics such as temporal data clustering; classification of univariate and multivariate time series; early classification of temporal data; deep learning and learning representations for temporal data; modeling temporal dependencies; advanced forecasting and prediction models; space-temporal statistical analysis; functional data analysis methods; temporal data streams; interpretable time-series analysis methods; dimensionality reduction, sparsity, algorithmic complexity and big data challenge; and bio-informatics, medical, energy consumption, on temporal data.…

Paperback. Condizione: Brand New. revised edition. 240 pages. 9.25x6.10x0.51 inches. In Stock.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Advanced Analytics and Learning on Temporal Data | 4th ECML PKDD Workshop, AALTD 2019, Würzburg, Germany, September 20, 2019, Revised Selected Papers | Vincent Lemaire (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | x | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030390976 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Apprentissage actif par modèles locaux | vers une formalisation Bayesienne | Alexis Bondu | Taschenbuch | 176 S. | Französisch | 2010 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786131530685 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Würzburg, Germany, in September 2019. The 7 full papers presented together with 9 poster papers were carefully reviewed and selected from 31 submissions. The papers cover topics such as temporal data clustering; classification of univariate and multivariate time series; early classification of temporal data; deep learning and learning representations for temporal data; modeling temporal dependencies; advanced forecasting and prediction models; space-temporal statistical analysis; functional data analysis methods; temporal data streams; interpretable time-series analysis methods; dimensionality reduction, sparsity, algorithmic complexity and big data challenge; and bio-informatics, medical, energy consumption, on temporal data. 240 pp. Englisch.…

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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Wuerzburg, Germany, in September 2019. The 7 full papers presented together with 9 poster papers were.…

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Würzburg, Germany, in September 2019.The 7 full papers presented together with 9 poster papers were carefully reviewed and selected from 31 submissions. The papers cover topics such as temporal data clustering; classification of univariate and multivariate time series; early classification of temporal data; deep learning and learning representations for temporal data; modeling temporal dependencies; advanced forecasting and prediction models; space-temporal statistical analysis; functional data analysis methods; temporal data streams; interpretable time-series analysis methods; dimensionality reduction, sparsity, algorithmic complexity and big data challenge; and bio-informatics, medical, energy consumption, on temporal data.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 240 pp. Englisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Les méthodes d'apprentissage statistiques exploitent des exemples, pour enseigner un comportement à un modèle prédictif. La classification supervisée requiert des exemples étiquetés. En pratique, l'étiquetage des exemples peut se révéler coûteux. Dans certains cas, l'étiquetage implique un expert humain, un instrument de mesure, un temps de calcul levé etc. Les méthodes d'apprentissage actif réduisent le coût de préparation des données. Ces méthodes cherchent à étiqueter uniquement les exemples les plus utiles à l'apprentissage d'un modèle. Les stratégies actives de la littérature utilisent généralement des modéles globaux à l'espace des variables d'entrées. Nous proposons une stratégie originale qui effectue un partitionnement dichotomique récursif de l'espace d'entrée. Cette stratégie met en compétition les modèles locaux à chacune des zones, pour choisir les exemples à étiqueter. 176 pp. Französisch. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Les méthodes d'apprentissage statistiques exploitent des exemples, pour enseigner un comportement à un modèle prédictif. La classification supervisée requiert des exemples étiquetés. En pratique, l'étiquetage des exemples peut se révéler coûteux. Dans certains cas, l'étiquetage implique un expert humain, un instrument de mesure, un temps de calcul levé etc. Les méthodes d'apprentissage actif réduisent le coût de préparation des données. Ces méthodes cherchent à étiqueter uniquement les exemples les plus utiles à l'apprentissage d'un modèle. Les stratégies actives de la littérature utilisent généralement des modéles globaux à l'espace des variables d'entrées. Nous proposons une stratégie originale qui effectue un partitionnement dichotomique récursif de l'espace d'entrée. Cette stratégie met en compétition les modèles locaux à chacune des zones, pour choisir les exemples à étiqueter. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Les méthodes d''apprentissage statistiques exploitent des exemples, pour enseigner un comportement à un modèle prédictif. La classification supervisée requiert des exemples étiquetés. En pratique, l''étiquetage des exemples peut se révéler coûteux. Dans certains cas, l''étiquetage implique un expert humain, un instrument de mesure, un temps de calcul levé¿etc. Les méthodes d''apprentissage actif réduisent le coût de préparation des données. Ces méthodes cherchent à étiqueter uniquement les exemples les plus utiles à l''apprentissage d''un modèle. Les stratégies actives de la littérature utilisent généralement des modéles globaux à l''espace des variables d''entrées. Nous proposons une stratégie originale qui effectue un partitionnement dichotomique récursif de l''espace d''entrée. Cette stratégie met en compétition les modèles locaux à chacune des zones, pour choisir les exemples à étiqueter.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 176 pp. Französisch. …