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Molino, Piero, et Christopher Ré. « Declarative machine learning systems ». Communications of the ACM 65, no 1 (janvier 2022) : 42–49. http://dx.doi.org/10.1145/3475167.
Texte intégralMolino, Piero, et Christopher Ré. « Declarative Machine Learning Systems ». Queue 19, no 3 (30 juin 2021) : 46–76. http://dx.doi.org/10.1145/3475965.3479315.
Texte intégralSchneier, Bruce. « Attacking Machine Learning Systems ». Computer 53, no 5 (mai 2020) : 78–80. http://dx.doi.org/10.1109/mc.2020.2980761.
Texte intégralLitz, Heiner, et Milad Hashemi. « Machine Learning for Systems ». IEEE Micro 40, no 5 (1 septembre 2020) : 6–7. http://dx.doi.org/10.1109/mm.2020.3016551.
Texte intégralSidorov, Denis, Fang Liu et Yonghui Sun. « Machine Learning for Energy Systems ». Energies 13, no 18 (10 septembre 2020) : 4708. http://dx.doi.org/10.3390/en13184708.
Texte intégralEt. al., Mathew Chacko,. « Cyber-Physical Quality Systems in Manufacturing ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, no 2 (11 avril 2021) : 2006–18. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i2.1805.
Texte intégralKelly, Terence. « Steampunk Machine Learning ». Queue 19, no 6 (31 décembre 2021) : 5–17. http://dx.doi.org/10.1145/3511543.
Texte intégralAmbore, Anil Kumar, T. Sri Sai Charan, U. Rohit Reddy, T. Samara Simha Reddy et Tarun G. « Flood Prediction using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 363–67. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51528.
Texte intégralAnggi Rachmawati et Yossaepurrohman. « Analysis of Machine Learning Systems for Cyber Physical Systems ». International Transactions on Education Technology (ITEE) 1, no 1 (24 novembre 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.34306/itee.v1i1.170.
Texte intégralAnggi Rachmawati et Yossaepurrohman. « Analysis of Machine Learning Systems for Cyber Physical Systems ». International Transactions on Education Technology (ITEE) 1, no 1 (24 novembre 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.33050/itee.v1i1.170.
Texte intégralJagannath, Salunkhe Madhav, Rajendra B. Mohite, Mukesh Kumar Gupta et Onkar S. Lamba. « Implementation of Machine Learning and Deep Learning for Securing the Devices in IOT Systems ». Indian Journal Of Science And Technology 16, no 9 (3 mai 2023) : 640–47. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v16i9.99.
Texte intégralCHALUP, STEPHAN K. « INCREMENTAL LEARNING IN BIOLOGICAL AND MACHINE LEARNING SYSTEMS ». International Journal of Neural Systems 12, no 06 (décembre 2002) : 447–65. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065702001308.
Texte intégralCauvin, Bertrand, et Pierre Benning. « Machine Learning ». International Journal of 3-D Information Modeling 6, no 3 (juillet 2017) : 1–16. http://dx.doi.org/10.4018/ij3dim.2017070101.
Texte intégralKim, Insu, Beopsoo Kim et Denis Sidorov. « Machine Learning for Energy Systems Optimization ». Energies 15, no 11 (3 juin 2022) : 4116. http://dx.doi.org/10.3390/en15114116.
Texte intégralFazelpour, Sina, et Maria De-Arteaga. « Diversity in sociotechnical machine learning systems ». Big Data & ; Society 9, no 1 (janvier 2022) : 205395172210820. http://dx.doi.org/10.1177/20539517221082027.
Texte intégralJindal, Alekh, et Matteo Interlandi. « Machine learning for cloud data systems ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 12 (juillet 2021) : 3202–5. http://dx.doi.org/10.14778/3476311.3476408.
Texte intégralPescador, Fernando, et Saraju P. Mohanty. « Machine Learning for Smart Electronic Systems ». IEEE Transactions on Consumer Electronics 67, no 4 (novembre 2021) : 224–25. http://dx.doi.org/10.1109/tce.2021.3134505.
Texte intégralRoy, Sayan, et Debanjan Rana. « Machine Learning in Nonlinear Dynamical Systems ». Resonance 26, no 7 (juillet 2021) : 953–70. http://dx.doi.org/10.1007/s12045-021-1194-0.
Texte intégralThangalakshmi, Dr S., et Dr K. Sivasami. « Machine Learning Methods for Marine Systems ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1177, no 1 (1 août 2021) : 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1177/1/012002.
Texte intégralSiddiqui, Farhana. « Recommendation Systems using Machine Learning Approach ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 8, no 5 (31 mai 2020) : 2643–46. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2020.5441.
Texte intégralN, Sai Tanishq. « Machine Learning for Database Management Systems ». International Journal of Engineering and Computer Science 9, no 08 (19 août 2020) : 25132–47. http://dx.doi.org/10.18535/ijecs/v9i08.4520.
Texte intégralBoehm, Matthias, Arun Kumar et Jun Yang. « Data Management in Machine Learning Systems ». Synthesis Lectures on Data Management 14, no 1 (25 février 2019) : 1–173. http://dx.doi.org/10.2200/s00895ed1v01y201901dtm057.
Texte intégralColyer, Adrian. « Putting Machine Learning into Production Systems ». Queue 17, no 4 (août 2019) : 17–18. http://dx.doi.org/10.1145/3358955.3365847.
Texte intégralBenton, William C. « Machine Learning Systems and Intelligent Applications ». IEEE Software 37, no 4 (juillet 2020) : 43–49. http://dx.doi.org/10.1109/ms.2020.2985224.
Texte intégralRiedl, Johannes, Daniel Puckmayr et Dominik Brunner. « Tractor Assistance Systems Using Machine Learning ». ATZheavy duty worldwide 13, no 2 (juin 2020) : 50–55. http://dx.doi.org/10.1007/s41321-020-0079-6.
Texte intégralGrünberger, Thomas. « Machine Learning for Process Monitoring Systems ». PhotonicsViews 17, no 3 (28 mai 2020) : 56–59. http://dx.doi.org/10.1002/phvs.202000026.
Texte intégralHa, Nam, Kai Xu, Guanghui Ren, Arnan Mitchell et Jian Zhen Ou. « Machine Learning‐Enabled Smart Sensor Systems ». Advanced Intelligent Systems 2, no 9 (14 juillet 2020) : 2000063. http://dx.doi.org/10.1002/aisy.202000063.
Texte intégralKuwajima, Hiroshi, Hirotoshi Yasuoka et Toshihiro Nakae. « Engineering problems in machine learning systems ». Machine Learning 109, no 5 (23 avril 2020) : 1103–26. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-020-05872-w.
Texte intégralIsbell, Charles, Michael L. Littman et Peter Norvig. « Software Engineering of Machine Learning Systems ». Communications of the ACM 66, no 2 (20 janvier 2023) : 35–37. http://dx.doi.org/10.1145/3539783.
Texte intégralKeates, S., P. Varker et F. Spowart. « Human-machine design considerations in advanced machine-learning systems ». IBM Journal of Research and Development 55, no 5 (septembre 2011) : 4:1–4:10. http://dx.doi.org/10.1147/jrd.2011.2163274.
Texte intégralReddy, V. Sandeep Kumar, Saravanan T., N. T. Velusudha et T. Sunder Selwyn. « Smart Grid Management System Based on Machine Learning Algorithms for Efficient Energy Distribution ». E3S Web of Conferences 387 (2023) : 02005. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202338702005.
Texte intégralButlin, Patrick. « Machine Learning, Functions and Goals ». Croatian journal of philosophy 22, no 66 (27 décembre 2022) : 351–70. http://dx.doi.org/10.52685/cjp.22.66.5.
Texte intégralCussens, J. « Machine learning ». Computing & ; Control Engineering Journal 7, no 4 (1 août 1996) : 164–68. http://dx.doi.org/10.1049/cce:19960402.
Texte intégralMubarakova,, S. R., S. T. Amanzholova, et R. K. Uskenbayeva,. « USING MACHINE LEARNING METHODS IN CYBERSECURITY ». Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications 10, no 1 (mars 2022) : 69–78. http://dx.doi.org/10.32523/2306-6172-2022-10-1-69-78.
Texte intégralPandey, Mrs Arjoo. « Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 8 (31 août 2023) : 864–69. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.55224.
Texte intégralJackson, A. H. « Machine learning ». Expert Systems 5, no 2 (mai 1988) : 132–50. http://dx.doi.org/10.1111/j.1468-0394.1988.tb00341.x.
Texte intégralPopkov, Yu S. « Randomized Machine Learning Procedures ». Automation and Remote Control 80, no 9 (septembre 2019) : 1653–70. http://dx.doi.org/10.1134/s0005117919090078.
Texte intégralRasheed, Fareeha, et Abdul Wahid. « Learning style detection in E-learning systems using machine learning techniques ». Expert Systems with Applications 174 (juillet 2021) : 114774. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114774.
Texte intégralRUZICKA, Marek, et Martin CHOVANEC. « THE APPLICATION OF THE MACHINE LEARNING PRINCIPLES IN THE SPORTS BETTING SYSTEMS ». Acta Electrotechnica et Informatica 19, no 3 (4 décembre 2019) : 16–20. http://dx.doi.org/10.15546/aeei-2019-0018.
Texte intégralProrok, Máté. « Applications of artificial intelligence systems ». Deliberationes 15, Különszám (2022) : 76–88. http://dx.doi.org/10.54230/delib.2022.k.sz.76.
Texte intégralZelensky, A. A., T. K. Abdullin, M. M. Zhdanova, V. V. Voronin et A. A. Gribkov. « Challenge of the performance management of trust control systems with deep learning ». Advanced Engineering Research 22, no 1 (30 mars 2022) : 57–66. http://dx.doi.org/10.23947/2687-1653-2022-22-1-57-66.
Texte intégralParnes, Dror. « Performance Measurements for Machine-Learning Trading Systems ». Journal of Trading 10, no 4 (30 septembre 2015) : 5–16. http://dx.doi.org/10.3905/jot.2015.10.4.005.
Texte intégralThakur, Archana, et Ramesh Thakur. « Machine Learning Algorithms for Intelligent Mobile Systems ». International Journal of Computer Sciences and Engineering 6, no 6 (30 juin 2018) : 1257–61. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v6i6.12571261.
Texte intégralHu, Hanpeng, Dan Wang et Chuan Wu. « Distributed Machine Learning through Heterogeneous Edge Systems ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 05 (3 avril 2020) : 7179–86. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6207.
Texte intégralBURDO, G. B., et A. N. BOLOTOV. « MACHINE LEARNING MECHANISM IN AUTOMATED DESIGN SYSTEMS ». Bulletin of the Tver State Technical University Series «Engineering», no 4 (2021) : 66–75. http://dx.doi.org/10.46573/2658-5030-2021-4-66-75.
Texte intégralDang, Quang-Vinh. « Using Machine Learning for Intrusion Detection Systems ». Computing and Informatics 41, no 1 (2022) : 12–33. http://dx.doi.org/10.31577/cai_2022_1_12.
Texte intégralGheibi, Omid, Danny Weyns et Federico Quin. « Applying Machine Learning in Self-adaptive Systems ». ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems 15, no 3 (30 septembre 2020) : 1–37. http://dx.doi.org/10.1145/3469440.
Texte intégralKim, Jaehun. « Increasing trust in complex machine learning systems ». ACM SIGIR Forum 55, no 1 (juin 2021) : 1–3. http://dx.doi.org/10.1145/3476415.3476435.
Texte intégralSlugocki, Michael, Allison Sekuler et Patrick Bennett. « Evaluating Shape Representations using Machine Learning Systems ». Journal of Vision 18, no 10 (1 septembre 2018) : 1314. http://dx.doi.org/10.1167/18.10.1314.
Texte intégralXu, Xin, Haibo He, Dongbin Zhao, Shiliang Sun, Lucian Busoniu et Simon X. Yang. « Machine Learning with Applications to Autonomous Systems ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–2. http://dx.doi.org/10.1155/2015/385028.
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