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    Schulz / Bauckhage | Informed Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Schulz / Bauckhage Informed Machine Learning

    Erscheinungsjahr 2025
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-031-83096-9
    Medium: Buch
    53,49 € (inkl. MwSt.)
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    Richter / Smith / Wiehagen | Algorithmic Learning Theory | Buch | Sack Fachmedien

    Richter / Smith / Wiehagen Algorithmic Learning Theory

    9th International Conference, ALT'98, Otzenhausen, Germany, October 8-10, 1998 Proceedings
    Softcover Nachdruck of the original 1. Auflage 1998
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-540-65013-3
    Medium: Buch
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    Sun / Wu / Mao | Multiview Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Sun / Wu / Mao Multiview Machine Learning

    1. Auflage 2019
    Verlag: Springer Nature Singapore
    ISBN: 978-981-13-3028-5
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    Ma / Zhang | Ensemble Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Ma / Zhang Ensemble Machine Learning

    Methods and Applications
    2012
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-1-4419-9325-0
    Medium: Buch
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    Karthikeyan / Akila / Sumathi | Quantum Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Karthikeyan / Akila / Sumathi Quantum Machine Learning

    A Modern Approach
    1. Auflage 2026
    Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales)
    ISBN: 978-1-032-55232-3
    Medium: Buch
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    Merrick / Maher | Motivated Reinforcement Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Merrick / Maher Motivated Reinforcement Learning

    Curious Characters for Multiuser Games
    2009
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-540-89186-4
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    Kivinen / Szepesvári / Ukkonen | Algorithmic Learning Theory | Buch | Sack Fachmedien

    Kivinen / Szepesvári / Ukkonen Algorithmic Learning Theory

    22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings
    1. Auflage 2011
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-642-24411-7
    Medium: Buch
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    Shih | Learning SOLIDWORKS 2019 | Buch | Sack Fachmedien

    Shih Learning SOLIDWORKS 2019

    1. Auflage 2019
    Verlag: Taylor & Francis
    ISBN: 978-1-63057-221-1
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    Hutter / Kotthoff / Vanschoren | Automated Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Hutter / Kotthoff / Vanschoren Automated Machine Learning

    Methods, Systems, Challenges
    1. Auflage 2019
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-030-05317-8
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    Tsihrintzis / Jain Machine Learning Paradigms

    Advances in Deep Learning-based Technological Applications
    1. Auflage 2020
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-030-49723-1
    Medium: Buch
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    Picci / Bittanti | Identification, Adaptation, Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Picci / Bittanti Identification, Adaptation, Learning

    The Science of Learning Models from Data
    1. Auflage. Softcover version of original hardcover Auflage 1996
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-642-08248-1
    Medium: Buch
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    Rehman / Gaber Federated Learning Systems

    Towards Next-Generation AI
    1. Auflage 2021
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-030-70603-6
    Medium: Buch
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    Zhou / Fang / Shi | Federated Edge Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Zhou / Fang / Shi Federated Edge Learning

    Algorithms, Architectures and Trustworthiness
    Erscheinungsjahr 2025
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-031-96648-4
    Medium: Buch
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    Kühn / Menzel / Stamatescu | Adaptivity and Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Kühn / Menzel / Stamatescu Adaptivity and Learning

    An Interdisciplinary Debate
    2003
    Verlag: Springer Berlin Heidelberg
    ISBN: 978-3-540-00091-4
    Medium: Buch
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    Li | Machine Learning Methods | Buch | Sack Fachmedien

    Li Machine Learning Methods

    Erscheinungsjahr 2024
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-981-99-3919-0
    Medium: Buch
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    Li / Lai / Cui | Machine Learning Algorithms | Buch | Sack Fachmedien

    Li / Lai / Cui Machine Learning Algorithms

    Adversarial Robustness in Signal Processing
    1. Auflage 2022
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-031-16377-7
    Medium: Buch
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    Li | Machine Learning Methods | Buch | Sack Fachmedien

    Li Machine Learning Methods

    1. Auflage 2024
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-981-99-3916-9
    Medium: Buch
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    Ortner / Simon / Zilles Algorithmic Learning Theory

    27th International Conference, ALT 2016, Bari, Italy, October 19-21, 2016, Proceedings
    1. Auflage 2016
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-319-46378-0
    Medium: Buch
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    Principe | Information Theoretic Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Principe Information Theoretic Learning

    Renyi's Entropy and Kernel Perspectives
    1. Auflage 2012
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-1-4614-2585-4
    Medium: Buch
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    Dorronsoro / Zagar / Talbi | Optimization and Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Dorronsoro / Zagar / Talbi Optimization and Learning

    7th International Conference, OLA 2024, Dubrovnik, Croatia, May 13-15, 2024, Revised Selected Papers
    Erscheinungsjahr 2025
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-031-77940-4
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    Misra | Learning With Spheres | Buch | Sack Fachmedien

    Misra Learning With Spheres

    The gol¿dhy¿ya in Nity¿nanda's Sarvasiddh¿ntar¿ja
    1. Auflage 2022
    Verlag: Routledge
    ISBN: 978-1-138-58357-3
    Medium: Buch
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    Khurana / Thakur / Kantha | Machine Learning Algorithms | Buch | Sack Fachmedien

    Khurana / Thakur / Kantha Machine Learning Algorithms

    First International Conference, ICMLA 2024, Himachal Pradesh, India, February 23-24, 2024, Proceedings
    2024
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-3-031-75860-7
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    Abualigah | Deep Learning Applications | Buch | Sack Fachmedien

    Abualigah Deep Learning Applications

    Select Topics
    1. Auflage 2026
    Verlag: CRC Press
    ISBN: 978-1-041-10572-5
    Medium: Buch
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    Amunategui / Roopaei | Monetizing Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Amunategui / Roopaei Monetizing Machine Learning

    Quickly Turn Python ML Ideas into Web Applications on the Serverless Cloud
    1. Auflage 2018
    Verlag: Apress
    ISBN: 978-1-4842-3872-1
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    El-Amir / Hamdy | Deep Learning Pipeline | Buch | Sack Fachmedien

    El-Amir / Hamdy Deep Learning Pipeline

    Building a Deep Learning Model with Tensorflow
    1. Auflage 2019
    Verlag: Apress
    ISBN: 978-1-4842-5348-9
    Medium: Buch
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