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  • Produktbild: Online Machine Learning
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Online Machine Learning A Practical Guide with Examples in Python

Fr. 93.90

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

06.02.2024

Herausgeber

Eva Bartz + weitere

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

155

Maße (L/B/H)

24.1/16/1.6 cm

Gewicht

430 g

Auflage

1st ed. 2024

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9970-06-3

Beschreibung

Portrait

Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein is an artificial intelligence expert with 30+ years of experience. He is a professor of applied mathematics at TH Köln in Germany and the director of the Institute for Data Science, Engineering, and Analytics (IDE+A). His research lies in artificial intelligence, machine learning, simulation, and optimization. He developed the Sequential Parameter Optimization (SPO). SPO integrates approaches from surrogate model-based optimization and evolutionary computing. He has worked on diverse topics from applied mathematics and statistics, design of experiments, simulation-based optimization and applications in domains as water industry, elevator control, or mechanical engineering.

Eva Bartz  is an expert in law and data protection. Within the wide area of data protection, she specializes particularly in the application of artificial intelligence and its benefits and dangers. Based on this vast experience,she founded Bartz & Bartz GmbH in 2014 together with Thomas Bartz-Beielstein and offers consulting for a variety of customers. She translates the academic expertise of Bartz & Bartz GmbH’s advisors - who are leading experts in their fields - into a benefit for her customers. One of these customers was the Federal Statistical Office of Germany (Destatis), and the study for them laid the groundwork for this book. 

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Erscheinungsdatum

06.02.2024

Herausgeber

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

155

Maße (L/B/H)

24.1/16/1.6 cm

Gewicht

430 g

Auflage

1st ed. 2024

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9970-06-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Chapter 1:Introduction.- Chapter 2:Supervised Learning.- Chapter 3:Drift Detection and Handling.- Chapter 4:Initial Selection and Subsequent Updating of OML Models.- Chapter 5:Evaluation and Performance Measurement.- Chapter 6:Special Requirements for OML Methods.- Chapter 7:Practical Applications of Online Machine Learning.- Chapter 8:Open-Source-Software for Online Machine Learning.- Chapter 9:An Experimental Comparison of Batch and Online Machine Learning Algorithms.- Chapter 10:Hyperparameter Tuning.- Chapter 11:Summary and Outlook.