Machine Learning

A Probabilistic Perspective

Author: Kevin P. Murphy

Publisher: MIT Press

ISBN: 0262018020

Category: Computers

Page: 1067

View: 1847

DOWNLOAD NOW »
A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.

Maschinelles Lernen

Author: Ethem Alpaydın

Publisher: Oldenbourg Verlag

ISBN: 9783486581140

Category:

Page: 440

View: 2912

DOWNLOAD NOW »
Unter maschinellem Lernen versteht man die kunstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Das vorliegende Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mustererkennung etc. und versucht, die unterschiedlichen Ansatze zu kombinieren, um moglichst effiziente Losungen zu finden."

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

View: 8601

DOWNLOAD NOW »
Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

View: 1413

DOWNLOAD NOW »

Machine Learning mit Python

Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning

Author: Sebastian Raschka

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958454240

Category: Computers

Page: 424

View: 8876

DOWNLOAD NOW »

Big Data Technologies and Applications

Author: Borko Furht,Flavio Villanustre

Publisher: Springer

ISBN: 3319445502

Category: Computers

Page: 400

View: 4327

DOWNLOAD NOW »
The objective of this book is to introduce the basic concepts of big data computing and then to describe the total solution of big data problems using HPCC, an open-source computing platform. The book comprises 15 chapters broken into three parts. The first part, Big Data Technologies, includes introductions to big data concepts and techniques; big data analytics; and visualization and learning techniques. The second part, LexisNexis Risk Solution to Big Data, focuses on specific technologies and techniques developed at LexisNexis to solve critical problems that use big data analytics. It covers the open source High Performance Computing Cluster (HPCC Systems®) platform and its architecture, as well as parallel data languages ECL and KEL, developed to effectively solve big data problems. The third part, Big Data Applications, describes various data intensive applications solved on HPCC Systems. It includes applications such as cyber security, social network analytics including fraud, Ebola spread modeling using big data analytics, unsupervised learning, and image classification. The book is intended for a wide variety of people including researchers, scientists, programmers, engineers, designers, developers, educators, and students. This book can also be beneficial for business managers, entrepreneurs, and investors. /div

Das Geheimnis des menschlichen Denkens

Einblicke in das Reverse Engineering des Gehirns

Author: Ray Kurzweil

Publisher: Lola Books

ISBN: 394420316X

Category: Science

Page: 352

View: 5351

DOWNLOAD NOW »
Der Wettlauf um das Gehirn hat begonnen. Sowohl die EU als auch die USA haben gewaltige Forschungsprojekte ins Leben gerufen um das Geheimnis des menschlichen Denkens zu entschlüsseln. 2023 soll es dann soweit sein: Das menschliche Gehirn kann vollständig simuliert werden. In "Das Geheimnis des menschlichen Denkens" gewährt Googles Chefingenieur Ray Kurzweil einen spannenden Einblick in das Reverse Engineering des Gehirns. Er legt dar, wie mithilfe der Mustererkennungstheorie des Geistes der ungeheuren Komplexität des Gehirns beizukommen ist und wirft einen ebenso präzisen wie überraschenden Blick auf die am Horizont sich bereits abzeichnende Zukunft. Ist das menschliche Gehirn erst einmal simuliert, wird künstliche Intelligenz die Fähigkeiten des Menschen schon bald übertreffen. Ein Ereignis, das Kurzweil aufgrund der bereits in "Menschheit 2.0" entworfenen exponentiellen Wachstumskurve der Informationstechnologien bereits für das Jahr 2029 prognostiziert. Aber was dann? Kurzweil ist zuversichtlich, dass die Vorteile künstlicher Intelligenz mögliche Bedrohungsszenarien überwiegen und sie uns entscheidend dabei hilft, uns weiterzuentwickeln und die Herausforderungen der Zukunft zu meistern.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 4745

DOWNLOAD NOW »
Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Fuzzy-Systeme

Author: Frank Klawonn,Jörg Gebhardt

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3322867846

Category: Technology & Engineering

Page: 276

View: 9897

DOWNLOAD NOW »

Seamless Healthcare Monitoring

Advancements in Wearable, Attachable, and Invisible Devices

Author: Toshiyo Tamura,Wenxi Chen

Publisher: Springer

ISBN: 331969362X

Category: Technology & Engineering

Page: 469

View: 3157

DOWNLOAD NOW »
This book shares the knowledge of active and prestigious worldwide researchers and scholars in the field of healthcare monitoring as authors investigate historical developments, summarize latest advancements, and envision future prospects on wearable, attachable, and invisible devices that monitor diverse physiological information. The coverage of the book spans multiple disciplines, from biomechanics, to bioelectricity, biochemistry, biophysics and biomaterials. There is also wide coverage of various physical and chemical quantities such as electricity, pressure, flow, motion, force, temperature, gases, and biomarkers. Each chapter explores the background of a specific monitoring device, as well as its physical and chemical principles and instrumentation, signal processing and data analysis, achieved outcomes and application scenarios, and future research topics. There are chapters on: Electrocardiograms, electroencephalograms, and electromyograms Measurement of flow phenomenon Latest wearable technologies for the quantification of human motion Various forms of wearable thermometers Monitoring of gases and chemical substances produced during metabolism...and more! This book is appropriate and accessible for students and scientists, as well as researchers in biomedical engineering, computer engineers, healthcare entrepreneurs, administrative officers, policy makers, market vendors, and healthcare personnel. It helps to provide us with insights into future endeavors, formulate innovative businesses and services, and will help improve people’s health and quality of life.

Advances in Neural Networks

Computational Intelligence for ICT

Author: Simone Bassis,Anna Esposito,Francesco Carlo Morabito,Eros Pasero

Publisher: Springer

ISBN: 3319337475

Category: Computers

Page: 539

View: 5608

DOWNLOAD NOW »
This carefully edited book is putting emphasis on computational and artificial intelligent methods for learning and their relative applications in robotics, embedded systems, and ICT interfaces for psychological and neurological diseases. The book is a follow-up of the scientific workshop on Neural Networks (WIRN 2015) held in Vietri sul Mare, Italy, from the 20th to the 22nd of May 2015. The workshop, at its 27th edition became a traditional scientific event that brought together scientists from many countries, and several scientific disciplines. Each chapter is an extended version of the original contribution presented at the workshop, and together with the reviewers’ peer revisions it also benefits from the live discussion during the presentation. The content of book is organized in the following sections. 1. Introduction, 2. Machine Learning, 3. Artificial Neural Networks: Algorithms and models, 4. Intelligent Cyberphysical and Embedded System, 5. Computational Intelligence Methods for Biomedical ICT in Neurological Diseases, 6. Neural Networks-Based Approaches to Industrial Processes, 7. Reconfigurable Modular Adaptive Smart Robotic Systems for Optoelectronics Industry: The White'R Instantiation This book is unique in proposing a holistic and multidisciplinary approach to implement autonomous, and complex Human Computer Interfaces.

Interference-Aware Spectrum Occupancy Prediction for Cognitive Radio Networks

Author: Rana Al Halaseh

Publisher: kassel university press GmbH

ISBN: 3737605521

Category:

Page: 153

View: 7179

DOWNLOAD NOW »
This work presents different hidden Markov model (HMM) based spectrum occupancy prediction schemes for filter bank based multi-carrier (FBMC) transmission applications. By employing a discrete Fourier transform-modulated filter bank (DFT-FB), the SU receiver can efficiently explore the time-frequency (TF) characteristics of the received signal to be utilized in a suitable prediction scheme.

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Author: Robert Hafner

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3709169445

Category: Mathematics

Page: 512

View: 7715

DOWNLOAD NOW »
Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

Bioinformatics

The Machine Learning Approach

Author: Pierre Baldi,Søren Brunak,Professor Pierre Baldi,Francis Bach

Publisher: MIT Press

ISBN: 9780262025065

Category: Computers

Page: 452

View: 1809

DOWNLOAD NOW »
Pierre Baldi and Soren Brunak present the key machine learning approaches and apply them to the computational problems encountered in the analysis of biological data. The book is aimed at two types of researchers and students. First are the biologists and biochemists who need to understand new data-driven algorithms, such as neural networks and hidden Markov models, in the context of biological sequences and their molecular structure and function. Second are those with a primary background in physics, mathematics, statistics, or computer science who need to know more about specific applications in molecular biology.

Deep Learning

Author: Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville

Publisher: MIT Press

ISBN: 0262035618

Category: Computers

Page: 800

View: 7252

DOWNLOAD NOW »
An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 3262

DOWNLOAD NOW »
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Smart Data Analytics

Mit Hilfe von Big Data Zusammenhänge erkennen und Potentiale nutzen

Author: Andreas Wierse,Till Riedel

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110461919

Category: Technology & Engineering

Page: 440

View: 1911

DOWNLOAD NOW »
Wenn in Datenbergen wertvolle Geheimnisse schlummern, aus denen Profit erzielt werden soll, dann geht es um Big Data. Doch wie schöpft man aus »großen Daten« echte Werte, wenn man nicht gerade Google ist? Um aus Unternehmens-, Maschinen- oder Sensordaten einen Ertrag zu erzielen, reicht Big Data-Technologie allein nicht aus. Entscheidend sind die übergeordneten Innovations prozesse: die smarte Analyse von Big Data. Erst durch den kompetenten Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken werden aus Big Data tatsächlich Smart Data. Das Praxishandbuch Smart Data Analytics gibt einen Überblick über die Technologie, die bei der Analyse von großen und heterogenen Datenmengen – inklusive Echtzeitdaten – zum Einsatz kommt. Elf Praxisbeispiele zeigen die konkrete Anwendung in kleinen und mittelständischen Unternehmen. So erfahren Sie, wie Sie Ihr Smart Data Analytics-Projekt in Ihrem eigenen Unternehmen vorbereiten und umsetzen können. Das Buch erläutert neben den organisatorischen Aspekten auch die rechtlichen Rahmenbedingungen. Und es zeigt, wie Sie sowohl den Nutzen bewerten können, der aus den Daten gezogen werden soll, als auch den Aufwand, den Sie dafür betreiben müssen. Denn Smart Data steht für mehr als nur die Untersuchung großer Datenmengen: Smart Data Analytics ist der Schlüssel zu einem smarten Umgang mit Ihren Unternehmensdaten und hilft, bislang unentdecktes Potenzial zu entdecken. Dr. Andreas Wierse studierte Mathematik und promovierte in den Ingenieurwissenschaften im Bereich Visualisierung, seit 2011 unterstützt er mittelständische Unternehmen rund um Big und Smart Data Technologie. Dr. Till Riedel lehrt als Informatiker am KIT und koordiniert im Smart Data Solution Center Baden-Württemberg und Smart Data Innovation Lab Forschung und Innovation auf industriellen Datenschätzen.

Machine Learning

A Bayesian and Optimization Perspective

Author: Sergios Theodoridis

Publisher: Academic Press

ISBN: 0128017228

Category: Computers

Page: 1062

View: 9189

DOWNLOAD NOW »
This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques – together with the Bayesian inference approach, whose essence lies in the use of a hierarchy of probabilistic models. The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code.

Die Intelligenz der Evolution

Author: Ray Kurzweil

Publisher: Kiepenheuer & Witsch

ISBN: 3462316184

Category: Social Science

Page: 512

View: 3314

DOWNLOAD NOW »
Der Visionär, der bislang richtig lag Beschleunigung ist das Gesetz der Zeit. Der entfesselte Fortschritt reißt alle Grenzen nieder. Computer überflügeln den Menschen in allen Belangen der Intelligenz und entwickeln Bewusstsein. Der Mensch »verbessert« seine natürliche Ausstattung mittels Gentechnik und Neuro-Implantaten. Ein neuer Evolutionssprung kündigt sich an. Der Computerpionier Ray Kurzweil hat unser Informationszeitalter mitgeprägt. Nun beschreibt er die digitale Revolution unseres Jahrhunderts. Seine Prognosen für die ersten beiden Jahrzehnte des 21. Jahrhunderts sind erstaunlich präzise. Um das Jahr 2029 kann das menschliche Gehirn »gescannt« und in einem Computer dupliziert werden. Die Debatte über das Bewusstsein und die Würde der Maschinen setzt ein ... Eine atemberaubende Vision, die weitreichende ethische und philosophische Fragen aufwirft. Im Vorwort schreibt Ranga Yogeshwar: »Dieses Zukunftsbuch ist ein Beleg für Kurzweils großartigen Instinkt. Es strahlt noch immer eine besondere Frische aus.«