Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Anglais, Asja Fischer, Grigorios Tsoumakas, Massih-Reza Amini, Petra Kralj Novak, Stéphane Canu, Tias Guns, 2023
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Informations sur le produit

Le livre "Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases" est une collection complète de travaux de recherche présentés lors de la Conférence Européenne sur l'apprentissage automatique et la découverte de connaissances dans les bases de données (ECML PKDD 2022). Cette série en plusieurs volumes comprend les contributions soigneusement sélectionnées et évaluées par des pairs de 236 auteurs, issues de plus de 1000 travaux soumis. La conférence a eu lieu en septembre 2022 à Grenoble, en France, et couvre une variété de sujets pertinents pour les professionnels et les chercheurs dans le domaine de la science des données. Les volumes sont divisés en différentes sections thématiques qui traitent des tendances et des défis actuels dans la recherche en apprentissage automatique. Les sujets abordés vont du clustering et de la détection d'anomalies à l'apprentissage profond et à l'apprentissage par renforcement, ce qui fait de ce livre une ressource précieuse pour tous ceux qui souhaitent se familiariser avec les dernières avancées dans ce domaine dynamique.

Spécifications principales

thème
Technique & IT
Langue
Anglais
Auteur
Asja FischerGrigorios TsoumakasMassih-Reza AminiPetra Kralj NovakStéphane CanuTias Guns
Année
2023
Couverture du livre
Couverture cartonnée

Informations générales

Numéro d'article
56929820
Éditeur
Springer
Catégorie
Livres spécialisés
Date de sortie
27/3/2025

Propriétés du livre

thème
Technique & IT
Langue
Anglais
Auteur
Asja FischerGrigorios TsoumakasMassih-Reza AminiPetra Kralj NovakStéphane CanuTias Guns
Année
2023
Couverture du livre
Couverture cartonnée

Contribution climatique volontaire

CO₂-Emission
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Contribution climatique
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  • 1.Rheinwerk
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  • 1.S.Fischer
    0 %
  • 1.Springer
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  • 1.Stämpfli
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  • 1.Ullstein
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Durée de la garantie

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  • Springer
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  • An der Ruhr
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    Données insuffisantes
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    Données insuffisantes

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  • 60.Penguin Random House
    1.1 %
  • 60.Springer
    1.1 %
  • 62.An der Ruhr
    1.2 %
  • 62.Don Bosco
    1.2 %
Source: Digitec Galaxus