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VDM Support Vector Machine Learning
Das Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.
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Wilmott, Paul: Grundkurs Machine LearningGrundkurs Machine Learning , Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 228, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 232715029,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Home Assistant Voice Preview Edition – Sprachsteuerung für Home AssistantHome Assistant Voice Preview Edition – Sprachsteuerung für Home Assistant Mit der Home Assistant Voice Preview Edition wird dein Smart Home per Sprache steuerbar. Der kompakte Sprachassistent wurde speziell für Home Assistant entwickelt und ermöglicht die komfortable Steuerung von Geräten, Szenen und Automationen per Sprachbefehl. Dank zwei integrierter Mikrofone und eines leistungsfähigen XMOS-Audioprozessors werden Sprachbefehle zuverlässig erfasst. Die offene Hardware- und Softwareplattform bietet zudem zahlreiche Möglichkeiten zur individuellen Erweiterung. Datenschutz steht im Mittelpunkt Die Home Assistant Voice Preview Edition ist auf eine datenschutzfreundliche Sprachsteuerung ausgelegt. Die Sprachverarbeitung kann – abhängig von deiner Home-Assistant-Hardware und Konfiguration – lokal erfolgen. Alternativ kann die Verarbeitung über die Home Assistant Cloud erfolgen. Ein besonders wichtiges Detail für den Datenschutz ist der physische Mikrofon-Stummschalter. Damit lassen sich die Mikrofone hardwareseitig deaktivieren. Komfortable Bedienung Der integrierte Drehregler ermöglicht die Einstellung der Lautstärke und weitere Bedienfunktionen. Ein mehrfarbiger LED-Ring liefert optisches Feedback. Über die zentrale Taste können Sprachfunktionen oder individuell konfigurierte Home-Assistant-Aktionen ausgelöst werden. Offen und erweiterbar Die Home Assistant Voice Preview Edition basiert auf einer offenen Plattform und verwendet ESPHome. Über den integrierten Grove-Anschluss kann zusätzliche Hardware angeschlossen werden. Für eine größere oder externe Audioausgabe steht außerdem ein 3,5-mm-Audioausgang zur Verfügung. Highlights Speziell für Home Assistant entwickeltSprachsteuerung für Smart-Home-Geräte, Szenen und AutomationenZwei integrierte MikrofoneLeistungsfähiger XMOS-AudioprozessorEcho- und GeräuschunterdrückungPhysischer Mikrofon-Mute-SchalterDreh-/Druckregler zur BedienungMehrfarbiger LED-RingInterner Lautsprecher3,5-mm-Audioausgang für externe LautsprecherGrove-Anschluss zur ErweiterungESPHome vorinstalliertOffene Firmware und Hardware2,4-GHz-WLAN und Bluetooth Low EnergyUSB-C-Anschluss zur Stromversorgung und EinrichtungLokale Sprachverarbeitung möglichHome Assistant Cloud optional, abhängig von der verwendeten Hardware Technische Daten Produkt: Home Assistant Voice Preview Edition Hersteller: Home Assistant / Nabu Casa Hersteller-Nr.: NC-VK-9727 EAN: 860011789727 Plattform: Home Assistant Prozessor: ESP32-S3 Arbeitsspeicher: 8 MB Octal PS RAM Audioprozessor: XMOS Mikrofone: 2 WLAN: 2,4 GHz Bluetooth: Bluetooth Low Energy Audioausgang: 3,5-mm-Stereo-Klinke Anschluss: USB-C Erweiterung: Grove-Port Firmware: ESPHome Abmessungen: ca. 84 × 84 × 21 mm Gewicht: ca. 96 g Einsatzbereich: Innenbereich Wichtig Die Home Assistant Voice Preview Edition benötigt ein bereits eingerichtetes Home-Assistant-System. Die Leistungsfähigkeit der verwendeten Home-Assistant-Hardware kann die Geschwindigkeit der lokalen Sprachverarbeitung beeinflussen. Bei weniger leistungsfähiger Hardware kann die Home Assistant Cloud für die Sprachverarbeitung genutzt werden. Hinweis: Ein USB-C-Netzteil ist nicht enthalten! Lieferumfang 1 × Home Assistant Voice Preview Edition EAN: 860011789727 Hersteller-Artikelnummer: NC-VK-972759,40 €*Versand: 4,50 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning Fundamentals, Fachbücher von Hui Jiang
Diese klare und kohärente Einführung in das überwachte maschinelle Lernen präsentiert die Kernkonzepte auf eine prägnante, logische und leicht verständliche Weise für Leser mit grundlegenden mathematischen Kenntnissen, aber ohne vorherige Erfahrung im maschinellen Lernen. Die Themen umfassen sowohl weit verbreitete traditionelle Methoden als auch die kürzlich populären Methoden des tiefen Lernens.
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Grundkurs Machine Learning, Fachbücher von Paul Wilmott
Maschinelles Lernen – alle Grundlagen! Paul Wilmott ist für seine erhellende und unterhaltsame Darstellung angewandter Mathematik bekannt. Von der linearen Regression bis zu neuronalen Netzwerken führt er Sie durch alle Verfahren, und zwar komplett software-unabhängig. Der Vorteil dabei: Jeder Schritt ist schwarz auf weiss zu sehen, kein Framework kann etwas „verstecken“, es geht immer um die Sache selbst. Mit vielen Beispielen, Grafiken und Schritt-für-Schritt-Kästen. Für alle, die wirklich verstehen wollen, wie Maschinen lernen. Aus dem Inhalt: lineare Regression, k-nearest neighbors, naive Bayes-Klassifikatoren, k-Means-Algorithmus, Support Vector Machines, logistische Regression, selbstorganisierende Karten, Entscheidungsbäume, Reinforcement Learning, neuronale Netze.
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.66,16 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wilmott, Paul: Grundkurs Machine LearningGrundkurs Machine Learning , Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 228, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 232715029,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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