Ảnh bìa

Informed Machine Learning

This open access book presents the concept of Informed Machine Learning and demonstrates its practical use with a compelling collection of applications of this paradigm in industrial and business use cases. These range from health care over manufacturing and material science to more advanced combina...

Mô tả chi tiết

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Schulz, Daniel, Bauckhage, Christian
Định dạng:	Sách
Ngôn ngữ:	English
Nhà xuất bản:	Springer 2025
Chủ đề:	Informed Machine Learning Deep Learning Open Access
Truy cập trực tuyến:	https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-83097-6 https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/11838
Từ khóa:	Thêm từ khóa Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Machine Learning in Sports
theo: Fujii, Keisuke
Nhà xuất bản: (2025)

Deep neural network for simulation of magnetic flux leakage testing
theo: Minhhuy Le
Nhà xuất bản: (2021)

Human-in-the-loop machine learning a state of the art
theo: Eduardo, Mosqueira-Rey, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Pulmonary gas exchange evaluated by machine learning a computer simulation
theo: Thomas J., Morgan, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2017)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow 2 /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2019)

Hepatitis C Virus prediction based on machine learning framework a real-world case study in Egypt
theo: Heba Mamdouh, Farghaly, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep Learning for Head Pose Estimation: A Survey
theo: Andrea, Asperti, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Naive automated machine learning
theo: Felix, Mohr, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Statistics for machine learning : Techniques for exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning modules with Python and R /
theo: Bangeti, Pratap
Nhà xuất bản: (2017)

Dự báo chuỗi thời gian với Machine Learning
theo: Nguyễn Thị, Ngọc, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep Learning-Aided Multicarrier Systems
theo: Luong, Thien Van
Nhà xuất bản: (2021)

Deep learning /
theo: Goodfellow, Ian
Nhà xuất bản: (2016)

Tìm hiểu bài toán dự báo chuỗi thời gian trong tương lai sử dụng mô hình Neural Network và Deep Learning
theo: Bùi Huy Quyền, Anh, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

New Insights on the Allocation of Innovation Subsidies: A Machine Learning Approach
theo: Mónica, Espinosa-Blasco, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Understanding compliance with voluntary sustainability standards: a machine learning approach
theo: Garbely, Anja, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

A new model of air quality prediction using lightweight machine learning
theo: N. H. Van, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Boosting the Accuracy of Commercial Real Estate Appraisals: An Interpretable Machine Learning Approach
theo: Juergen, Deppner, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Development of a machine-learning-based method for early fault detection in photovoltaic systems
theo: Stylianos, Voutsinas, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Assessment of senior drivers’ internal state in the event of simulated unexpected vehicle motion based on near-infrared spectroscopy
theo: Le, Anh Son, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Optimizing Service Function Chaining Migration With Explicit Dynamic Path
theo: Tuan-Minh Pham
Nhà xuất bản: (2022)

Values and Value Conflicts in the Context of OSINT Technologies for Cybersecurity Incident Response A Value Sensitive Design Perspective
theo: Thea, Riebe, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Turbo Detection Aided Autoencoder for Multicarrier Wireless Systems: Integrating Deep Learning Into Channel Coded Systems
theo: Chao, Xu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Quantum Software: Aspects of Theory and System Design
theo: Exman, Iaakov, và những người khác
Nhà xuất bản: (2025)

Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
theo: Trần, Anh Tuấn
Nhà xuất bản: (2024)

Deep Learning for the Inverse Design of Mid-Infrared Graphene Plasmons
theo: Phan, Anh D., và những người khác
Nhà xuất bản: (2020)

A global taxonomy of interpretable AI: unifying the terminology for the technical and social sciences
theo: Mara, Graziani, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Joint leaf-refinement and ensemble pruning through L1 regularization
theo: Sebastian, Buschjäger, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

A systematic literature review of cyber-security data repositories and performance assessment metrics for semi-supervised learning
theo: Paul K., Mvula, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Prediction of axial load capacity of rectangular concrete-filled steel tube columns using machine learning techniques
theo: Tien-Thinh Le, và những người khác
Nhà xuất bản: (2021)

Deep Convolutional Neural Networks for Detecting COVID-19 Using Medical Images: A Survey
theo: Rana, Khattab, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Effects of variability in experimental database on machine-learning-based prediction of ultimate load of circular concrete-filled steel tubes
theo: Ho, Nang Xuan
Nhà xuất bản: (2021)

User Experience + Artificial Intelligence
theo: Spallazzo, Davide, và những người khác
Nhà xuất bản: (2025)

RELAX: Representation Learning Explainability
theo: Kristoffer K., Wickstrøm, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Soft computing based closed form equations correlating L and N-type Schmidt hammer rebound numbers of rocks
theo: Panagiotis G.Asteris, và những người khác
Nhà xuất bản: (2021)

The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction /
theo: Hastie, Trevor.
Nhà xuất bản: (2017)

Meta-transfer learning for emotion recognition
theo: Nguyen, Dung, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Analyzing the potential of active learning for document image classification
theo: Saifullah, Saifullah, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Feature Models: AI-Driven Design, Analysis and Applications
theo: Felfernig, Alexander, và những người khác
Nhà xuất bản: (2025)

Synthesizing explainable counterfactual policies for algorithmic recourse with program synthesis
theo: Giovanni De, Toni, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)