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Quantum Machine Learning: An Applied Approach, Fachbücher von Santanu Ganguly
"Quantum Machine Learning: An Applied Approach" ist ein Fachbuch, das sich mit der Schnittstelle zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen von Quantum Machine Learning (QML) und richtet sich an Fachleute sowie Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in diesem innovativen Bereich vertraut machen möchten. Die ersten Kapitel des Buches erläutern die Grundlagen der Quantenmechanik und deren Verbindung zu maschinellen Lerntechniken. Im weiteren Verlauf werden verschiedene QML-Algorithmen und deren Anwendungen detailliert behandelt, einschliesslich fortgeschrittener Themen wie Quantenoptimierung und spezifische Algorithmen wie Quanten-K-Means und Quanten-Neuronale Netzwerke. Das Buch enthält praktische Übungen mit gängigen Open-Source-Bibliotheken, die in der Industrie und Forschung verwendet werden, und bietet Anleitungen zur Implementierung. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten und Herausforderungen des Quantenmaschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.
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Quantum Machine Learning with Python, Fachbücher von Santanu Pattanayak
Skalieren Sie schnell auf die Grundlagen der Quantencomputing und des quantenbasierten maschinellen Lernens sowie der damit verbundenen Mathematik und erkunden Sie verschiedene Anwendungsfälle, die durch quantenbasierte Algorithmen gelöst werden können. Dieses Buch erklärt das Quantencomputing, das die quantenmechanischen Eigenschaften von subatomaren Teilchen nutzt. Es untersucht auch das quantenbasierte maschinelle Lernen, das helfen kann, einige der herausforderndsten Probleme in den Bereichen Prognose, Finanzmodellierung, Genomik, Cybersicherheit, Logistik in der Lieferkette und Kryptographie zu lösen, unter anderem. Sie beginnen mit einer Überprüfung der grundlegenden Konzepte des Quantencomputings, wie Dirac-Notation, Qubits und Bell-Zustände, gefolgt von den Postulaten und mathematischen Grundlagen des Quantencomputings. Sobald die grundlegende Basis gelegt ist, werden Sie tief in quantenbasierte Algorithmen eintauchen, einschliesslich der quanten Fourieranalyse, der Phasenschätzung und HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd), unter anderem.
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Concise Guide to Quantum Machine Learning, Fachbücher von Davide PastorelloDer "Concise Guide to Quantum Machine Learning" bietet eine prägnante und effektive Einführung in das aufstrebende Feld des Quantum Machine Learning (QML). Dieses Buch geht über die blosse Übersetzung klassischer maschineller Lerntechniken in die Sprache der Quanteninformatik hinaus und präsentiert stattdessen einen innovativen Ansatz zur Datenrepräsentation und -verarbeitung. Es beginnt mit den grundlegenden Konzepten der Quantenmechanik und Quanteninformatik, um die Leser von Anfang an in die Quantenwelt einzutauchen. Die Darstellung der Inhalte vermeidet unnötige Details und konzentriert sich auf die mathematischen Werkzeuge, die für das Verständnis des erforderlichen quantenmechanischen Formalismus notwendig sind. Darüber hinaus werden die relevantesten Quantenalgorithmen für das maschinelle Lernen behandelt, und die späteren Kapitel beleuchten die neuesten Fortschritte in diesem Bereich sowie vielversprechende Forschungsrichtungen für die Zukunft. Das Buch richtet sich an Forscher und Studierende ohne Vorkenntnisse in der Quantenphysik und ist auch für Physiker geeignet, die in das Gebiet des QML einsteigen möchten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Quantum Machine Learning: An Applied Approach, Fachbücher von Santanu Ganguly"Quantum Machine Learning: An Applied Approach" ist ein Fachbuch, das sich mit der Schnittstelle zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen von Quantum Machine Learning (QML) und richtet sich an Fachleute sowie Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in diesem innovativen Bereich vertraut machen möchten. Die ersten Kapitel des Buches erläutern die Grundlagen der Quantenmechanik und deren Verbindung zu maschinellen Lerntechniken. Im weiteren Verlauf werden verschiedene QML-Algorithmen und deren Anwendungen detailliert behandelt, einschliesslich fortgeschrittener Themen wie Quantenoptimierung und spezifische Algorithmen wie Quanten-K-Means und Quanten-Neuronale Netzwerke. Das Buch enthält praktische Übungen mit gängigen Open-Source-Bibliotheken, die in der Industrie und Forschung verwendet werden, und bietet Anleitungen zur Implementierung. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten und Herausforderungen des Quantenmaschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Quantum Machine Learning with Python, Fachbücher von Santanu PattanayakSkalieren Sie schnell auf die Grundlagen der Quantencomputing und des quantenbasierten maschinellen Lernens sowie der damit verbundenen Mathematik und erkunden Sie verschiedene Anwendungsfälle, die durch quantenbasierte Algorithmen gelöst werden können. Dieses Buch erklärt das Quantencomputing, das die quantenmechanischen Eigenschaften von subatomaren Teilchen nutzt. Es untersucht auch das quantenbasierte maschinelle Lernen, das helfen kann, einige der herausforderndsten Probleme in den Bereichen Prognose, Finanzmodellierung, Genomik, Cybersicherheit, Logistik in der Lieferkette und Kryptographie zu lösen, unter anderem. Sie beginnen mit einer Überprüfung der grundlegenden Konzepte des Quantencomputings, wie Dirac-Notation, Qubits und Bell-Zustände, gefolgt von den Postulaten und mathematischen Grundlagen des Quantencomputings. Sobald die grundlegende Basis gelegt ist, werden Sie tief in quantenbasierte Algorithmen eintauchen, einschliesslich der quanten Fourieranalyse, der Phasenschätzung und HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd), unter anderem.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Concise Guide to Quantum Machine Learning, Fachbücher von Davide PastorelloDer "Concise Guide to Quantum Machine Learning" bietet eine prägnante und effektive Einführung in das aufstrebende Feld des Quantum Machine Learning (QML). Dieses Buch geht über die blosse Übersetzung klassischer maschineller Lerntechniken in die Sprache der Quanteninformatik hinaus und präsentiert stattdessen einen innovativen Ansatz zur Datenrepräsentation und -verarbeitung. Es beginnt mit den grundlegenden Konzepten der Quantenmechanik und Quanteninformatik, um die Leser von Anfang an in die Quantenwelt einzutauchen. Die Darstellung der Inhalte vermeidet unnötige Details und konzentriert sich auf die mathematischen Werkzeuge, die für das Verständnis des erforderlichen quantenmechanischen Formalismus notwendig sind. Darüber hinaus werden die relevantesten Quantenalgorithmen für das maschinelle Lernen behandelt, und die späteren Kapitel beleuchten die neuesten Fortschritte in diesem Bereich sowie vielversprechende Forschungsrichtungen für die Zukunft. Das Buch richtet sich an Forscher und Studierende ohne Vorkenntnisse in der Quantenphysik und ist auch für Physiker geeignet, die in das Gebiet des QML einsteigen möchten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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