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Springer Spatially Explicit Hyperparameter Optimization for Neural Networks (Englisch, Hardcover, Minrui Zheng) (63705686)
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Springer Spatially Explicit Hyperparameter Optimization for Neural Networks (Englisch, Softcover, Minrui Zheng) (56896898)Springer Spatially Explicit Hyperparameter Optimization for Neural Networks (Englisch, Softcover, Minrui Zheng) (56896898)149,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R (Englisch, Hardcover, Eva Bartz, Martin Zaefferer, Olaf Mersmann, Thomas Bartz-Beielstein) (63702702)Springer Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R (Englisch, Hardcover, Eva Bartz, Martin Zaefferer, Olaf Mersmann, Thomas Bartz-Beielstein) (63702702)53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fischertechnik education STEM Coding Competition Basisset, Robotik Kit, MehrfarbigDas fischertechnik education 571099 STEM Coding Competition Basisset ist ein innovatives Robotik-Kit, das speziell für fortgeschrittene Lernende entwickelt wurde. Es bietet eine umfassende Plattform für das Erlernen von Programmierung und Robotik im Rahmen von Wettbewerben. Mit hochwertigen Bausteinen, Motoren und Sensoren ermöglicht das Set den Bau anspruchsvoller, programmierbarer Modelle, die in verschiedenen Wettbewerbsumgebungen eingesetzt werden können. Die Komponenten sind mit gängigen Programmierumgebungen kompatibel und unterstützen mehrere Programmiersprachen, was den Lernenden hilft, ihre Coding-Fähigkeiten durch praktische Anwendungen zu entwickeln. Die robusten Bauteile sind für wiederholte Auf- und Abbauzyklen konzipiert und gewährleisten eine hohe Haltbarkeit. Umfassende Anleitungsmaterialien führen die Nutzer durch den Bau von wettbewerbsfähigen Modellen und vermitteln grundlegende Prinzipien der Mechanik, Elektronik und Programmierung. - Umfassendes Set für fortgeschrittenes STEM-Lernen - Robuste Komponenten für wiederholte Nutzung - Unterstützt mehrere Programmiersprachen - Detaillierte Anleitungsmaterialien für den Modellbau.859,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R, Fachbücher von Thomas Bartz-Beielstein, Eva Bartz, Martin Zaefferer, Olaf Mersmann, Thomas, Martin, Bartz-Beielstein, Zaefferer et al
Das Buch "Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die Optimierung von Hyperparametern für maschinelles Lernen (ML) und tiefes Lernen (DL). Es richtet sich an Praktiker in der Industrie sowie an Forscher, Lehrende und Studierende in der akademischen Welt. Durch eine Vielzahl von praxisnahen Beispielen wird veranschaulicht, wie Hyperparameter-Tuning in der Praxis angewendet werden kann, um signifikante Verbesserungen in der Effizienz und Effektivität von ML- und DL-Methoden zu erzielen. Die Inhalte sind in zwei Hauptteile gegliedert: Theorie und Anwendung. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Funktionsweise von ML- und DL-Algorithmen und lernen, wie sie mit den vorgestellten Methoden bessere Ergebnisse bei geringeren Kosten und Ressourcen erzielen können. Die Fallstudien sind so konzipiert, dass sie auf herkömmlichen Desktop- oder Notebook-Computern durchgeführt werden können, ohne dass Hochleistungsrechner erforderlich sind.
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Springer Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R (Englisch, Softcover, Bartz-Beielstein, Eva Bartz, Martin, Martin Zaefferer, Olaf Mersmann, Thomas, Thomas Bartz-Beielstein, Zaefferer et al) (56871567)
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Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R, Fachbücher von Thomas Bartz-Beielstein, Eva Bartz, Martin Zaefferer, Olaf Mersmann, Thomas, Martin, Bartz-Beielstein, Zaefferer et alDas Buch "Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die Optimierung von Hyperparametern für maschinelles Lernen (ML) und tiefes Lernen (DL). Es richtet sich an Praktiker in der Industrie sowie an Forscher, Lehrende und Studierende in der akademischen Welt. Durch eine Vielzahl von praxisnahen Beispielen wird veranschaulicht, wie Hyperparameter-Tuning in der Praxis angewendet werden kann, um signifikante Verbesserungen in der Effizienz und Effektivität von ML- und DL-Methoden zu erzielen. Die Inhalte sind in zwei Hauptteile gegliedert: Theorie und Anwendung. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Funktionsweise von ML- und DL-Algorithmen und lernen, wie sie mit den vorgestellten Methoden bessere Ergebnisse bei geringeren Kosten und Ressourcen erzielen können. Die Fallstudien sind so konzipiert, dass sie auf herkömmlichen Desktop- oder Notebook-Computern durchgeführt werden können, ohne dass Hochleistungsrechner erforderlich sind.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R (Englisch, Softcover, Bartz-Beielstein, Eva Bartz, Martin, Martin Zaefferer, Olaf Mersmann, Thomas, Thomas Bartz-Beielstein, Zaefferer et al) (56871567)Springer Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R (Englisch, Softcover, Bartz-Beielstein, Eva Bartz, Martin, Martin Zaefferer, Olaf Mersmann, Thomas, Thomas Bartz-Beielstein, Zaefferer et al) (56871567)42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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