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Unsupervised Domain Adaptation, Fachbücher von Jingjing Li
Das Fachbuch "Unsupervised Domain Adaptation" bietet eine umfassende Analyse und Bewertung der neuesten Methoden im Bereich der unüberwachten Domänenanpassung (UDA) in der maschinellen Lernforschung. Es richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker, die sich für die Herausforderungen und Anwendungen von UDA interessieren. Das Buch beginnt mit einer klaren Einführung in das UDA-Problem und ist in vier technische Abschnitte unterteilt, die jeweils einen spezifischen Forschungsbereich abdecken. Der erste Abschnitt behandelt die Optimierung von Kriterien zur Erlernung domäneninvarianter Repräsentationen. Der zweite Abschnitt fokussiert sich auf adversariales Lernen mit zwei Klassifikatoren, während der dritte Abschnitt die neuartige quelle-freie UDA behandelt, die keine Rohdaten aus der Quell-Domäne benötigt. Der vierte Abschnitt kombiniert aktive Lernmethoden mit UDA, um den Bedarf an beschrifteten Daten zu minimieren. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die Komplexität und die Fortschritte in diesem dynamischen Forschungsfeld besser zu verstehen.
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Ähnliche Suchbegriffe für Unsupervised-Domain-Adaptation-Fachbücher
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Domain Adaptation in Computer Vision Applications, Fachbücher von Gabriela CsurkaDas Buch "Domain Adaptation in Computer Vision Applications" bietet eine umfassende Übersicht über verschiedene Methoden der Domänenanpassung (DA) im Bereich des maschinellen Lernens, mit einem besonderen Fokus auf visuelle Anwendungen. Es vereint Lösungen und Perspektiven von international anerkannten Experten auf diesem Gebiet und behandelt nicht nur klassische Bildkategorisierungsansätze, sondern auch andere Aufgaben der Computer Vision wie Erkennung, Segmentierung und visuelle Attribute. Die Autoren analysieren sowohl flache als auch tiefe Architekturen und deren Anwendung auf homogene und heterogene Daten. Die detaillierten Analysen der populären flachen Methoden und der neueren tiefen DA-Methoden bieten wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen der Domänenanpassung.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Semi-Supervised Learning and Domain Adaptation in Natural Language Processing, Fachbücher von Anders SøgaardDas Buch "Semi-Supervised Learning and Domain Adaptation in Natural Language Processing" bietet eine umfassende Einführung in grundlegende Algorithmen des überwachten Lernens, die im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) anwendbar sind. Es wird aufgezeigt, wie die Leistung dieser Algorithmen durch die Nutzung der marginalen Verteilung grosser Mengen unbeschrifteter Daten verbessert werden kann. Ein zentrales Thema ist die Datenknappheit, die in der NLP häufig auftritt, da die verfügbaren beschrifteten Daten oft stark verzerrt sind. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende im ersten Jahr als auch an Fachleute und behandelt die Herausforderungen, die sich aus Datenknappheit und Sampling-Bias ergeben. Es werden praktische Beispiele wie Textklassifikation, Wortartenbestimmung und Abhängigkeitsanalyse verwendet, um die Konzepte zu veranschaulichen. Der Autor legt weniger Wert auf theoretische Garantien und mehr auf nützliche Faustregeln, um den Lesenden zu helfen, in der oft unberechenbaren und verzerrten Welt der NLP-Daten fundierte Entscheidungen zu treffen.26,74 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Domain Adaptation for Visual Understanding, Fachbücher von Richa Singh, Vishal M. Patel, Mayank Vatsa, Nalini RathaDas Buch "Domain Adaptation for Visual Understanding" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Fortschritte im Bereich der Domänenanpassung für maschinelles Lernen im Kontext der visuellen Wahrnehmung. Es vereint Beiträge von internationalen Experten und beleuchtet innovative Techniken, die in verschiedenen Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung sowie der Erkennung von Aktionen und Ereignissen eingesetzt werden. Die Autoren präsentieren eine Vielzahl von Ansätzen, die darauf abzielen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und die Übertragbarkeit von tiefen neuronalen Netzwerken zu optimieren. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker, die sich mit maschinellem Lernen und visueller Erkennung beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Domain Adaptation in Computer Vision with Deep Learning, Fachbücher von Hemanth Venkateswara, Hemanth Venkateswara Sethuraman Panchanathan
Das Buch "Domain Adaptation in Computer Vision with Deep Learning" bietet eine umfassende Übersicht über die Ansätze des Deep Learning zur Domänenanpassung in der Computer Vision. Es beleuchtet den aktuellen Stand der Forschung und diskutiert verschiedene Methoden, die in den letzten Jahren entwickelt wurden. Die Bedeutung der Domänenanpassung für den Fortschritt in der Computer Vision wird hervorgehoben, und das Buch konsolidiert die Forschung in diesem Bereich, während es vielversprechende Richtungen für zukünftige Studien aufzeigt. Die Struktur des Buches ist in vier Teile gegliedert, beginnend mit einer Einführung in die Domänenanpassung, gefolgt von Ansätzen zur Merkmalsausrichtung, Bildausrichtungsverfahren und schliesslich innovativen Forschungsrichtungen. Es richtet sich an Forscher in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning und Computer Vision sowie an Fachleute und Unternehmer, die Deep Learning in ihren Anwendungen implementieren möchten.
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Unsupervised Domain Adaptation, Fachbücher von Jingjing LiDas Fachbuch "Unsupervised Domain Adaptation" bietet eine umfassende Analyse und Bewertung der neuesten Methoden im Bereich der unüberwachten Domänenanpassung (UDA) in der maschinellen Lernforschung. Es richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker, die sich für die Herausforderungen und Anwendungen von UDA interessieren. Das Buch beginnt mit einer klaren Einführung in das UDA-Problem und ist in vier technische Abschnitte unterteilt, die jeweils einen spezifischen Forschungsbereich abdecken. Der erste Abschnitt behandelt die Optimierung von Kriterien zur Erlernung domäneninvarianter Repräsentationen. Der zweite Abschnitt fokussiert sich auf adversariales Lernen mit zwei Klassifikatoren, während der dritte Abschnitt die neuartige quelle-freie UDA behandelt, die keine Rohdaten aus der Quell-Domäne benötigt. Der vierte Abschnitt kombiniert aktive Lernmethoden mit UDA, um den Bedarf an beschrifteten Daten zu minimieren. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die Komplexität und die Fortschritte in diesem dynamischen Forschungsfeld besser zu verstehen.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Domain Adaptation for Visual Understanding, Fachbücher von Richa Singh, Vishal M. Patel, Mayank Vatsa, Nalini RathaDas Buch "Domain Adaptation for Visual Understanding" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Fortschritte im Bereich der Domänenanpassung für maschinelles Lernen im Kontext der visuellen Wahrnehmung. Es vereint Beiträge von internationalen Experten und beleuchtet innovative Techniken, die in verschiedenen Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung sowie der Erkennung von Aktionen und Ereignissen eingesetzt werden. Die Autoren präsentieren eine Vielzahl von Ansätzen, die darauf abzielen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und die Übertragbarkeit von tiefen neuronalen Netzwerken zu optimieren. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker, die sich mit maschinellem Lernen und visueller Erkennung beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Domain Adaptation in Computer Vision with Deep Learning, Fachbücher von Hemanth Venkateswara, Hemanth Venkateswara Sethuraman PanchanathanDas Buch "Domain Adaptation in Computer Vision with Deep Learning" bietet eine umfassende Übersicht über die Ansätze des Deep Learning zur Domänenanpassung in der Computer Vision. Es beleuchtet den aktuellen Stand der Forschung und diskutiert verschiedene Methoden, die in den letzten Jahren entwickelt wurden. Die Bedeutung der Domänenanpassung für den Fortschritt in der Computer Vision wird hervorgehoben, und das Buch konsolidiert die Forschung in diesem Bereich, während es vielversprechende Richtungen für zukünftige Studien aufzeigt. Die Struktur des Buches ist in vier Teile gegliedert, beginnend mit einer Einführung in die Domänenanpassung, gefolgt von Ansätzen zur Merkmalsausrichtung, Bildausrichtungsverfahren und schliesslich innovativen Forschungsrichtungen. Es richtet sich an Forscher in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning und Computer Vision sowie an Fachleute und Unternehmer, die Deep Learning in ihren Anwendungen implementieren möchten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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