Książki na temat „Self-supervised learning (artificial intelligence)”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych książek naukowych na temat „Self-supervised learning (artificial intelligence)”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Graves, Alex. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaKanerva, Pentti. The organization of an autonomous learning system. Moffett Field, CA: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1988.
Znajdź pełny tekst źródłaEkici, Berk. Towards self-sufficient high-rises: Performance optimisation using artificial intelligence. Delft: BK Books, 2022.
Znajdź pełny tekst źródłaHe, Haibo. Self-adaptive systems for machine intelligence. Hoboken, N.J: Wiley-Interscience, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaNajim, K. Learning automata: Theory and applications. Oxford, OX, U.K: Pergamon, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaWang, Huaiqing. Manufacturing intelligence for industrial engineering: Methods for system self-organization, learning, and adaptation. Hershey PA: Engineering Science Reference, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaZhou, Zude. Manufacturing intelligence for industrial engineering: Methods for system self-organization, learning, and adaptation. Hershey PA: Engineering Science Reference, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaZhou, Zude. Manufacturing intelligence for industrial engineering: Methods for system self-organization, learning, and adaptation. Hershey PA: Engineering Science Reference, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaZhou, Zude. Manufacturing intelligence for industrial engineering: Methods for system self-organization, learning, and adaptation. Hershey, PA: Engineering Science Reference, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaKlimenko, A. V. Osnovy estestvennogo intellekta: Rekurrentnai͡a︡ teorii͡a︡ samoorganizat͡s︡ii : versii͡a︡ 3. Rostov-na-Donu: Izd-vo Rostovskogo universiteta, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaFriedman, Jerome. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. New York, NY: Springer-Verlag New York, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaSong, In-sŏp. Waildŭ: Song In-sŏp Kyosu ŭi A·I sidae kamsŏng ch'angjo kyoyukpŏp = Wild. Wyd. 8. Kyŏnggi-do P'aju-si: Tasan Edyu, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaHastie, Trevor. The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. New York: Springer, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaHeuer, Herbert. Motor Behavior: Programming, Control, and Acquisition. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1985.
Znajdź pełny tekst źródłaHastie, Trevor. The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction : with 200 full-color illustrations. New York: Springer, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaAcuña, Ana Isabel González. Contributions to unsupervised and supervised learning with applications in digital image processing: Dissertation presented to the Department Of Computer Science and Artificial Intelligence in partial fulfillment of the requeriments for the degree of Doctor of Philosophy. [Lejona, Vizcaya]: Universidad del País Vasco, Servicio Editorial = Euskal Herriko Unibertsitatea, Argitalpen Zerbitzua, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaPartially Supervised Learning. Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH &, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaGoldberg, Andrew, i Xiaojin Zhu. Introduction to Semi-supervised Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning). Morgan & Claypool Publishers, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaBateman, Blaine, Benjamin Johnston, Ishita Mathur i Ashish Ranjan Jha. the Supervised Learning Workshop: A New, Interactive Approach to Understanding Supervised Learning Algorithms, 2nd Edition. Packt Publishing, Limited, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaGraves, Alex. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Springer, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaGraves, Alex. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Springer Berlin / Heidelberg, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaVallor, Shannon, i George A. Bekey. Artificial Intelligence and the Ethics of Self-Learning Robots. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190652951.003.0022.
Pełny tekst źródłaSawarkar, Kunal, i Dheeraj Arremsetty. Deep Learning with PyTorch Lightning: Build and Train High-Performance Artificial Intelligence and Self-Supervised Models Using Python. Packt Publishing, Limited, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaApplications Of Supervised And Unsupervised Ensemble Methods. Springer, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaProudfoot, Diane, i B. Jack Copeland. Artificial Intelligence. Redaktorzy Eric Margolis, Richard Samuels i Stephen P. Stich. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780195309799.013.0007.
Pełny tekst źródłaAutonomous Learning Systems. John Wiley & Sons, 2013.
Znajdź pełny tekst źródłaEhrenmueller-Jensen, Markus. Self-Service AI with Power BI Desktop: Machine Learning Insights for Business. Apress L. P., 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaNajim, K., i A. S. Poznyak. Learning Automata: Theory and Applications. Elsevier Science & Technology Books, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaSupervised and Unsupervised Ensemble Methods and Their Applications Studies in Computational Intelligence. Springer, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaVillmann, Thomas, Frank-Michael Schleif, Marika Kaden i Mandy Lange. Advances in Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization: Proceedings of the 10th International Workshop, WSOM 2014, Mittweida, Germany, July, 2-4 2014. Springer London, Limited, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaEliot, Lance. Improving AI Self-Driving Cars: Practical Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning. LBE Press Publishing, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaEliot, Lance. Revelatory AI Self-Driving Cars: Practical Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning. LBE Press Publishing, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaEliot, Lance. AI Self-Driving Cars Imminence: Practical Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning. LBE Press Publishing, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaEliot, Lance. Edifying AI Self-Driving Cars: Practical Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning. LBE Press Publishing, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaVillmann, Thomas, Frank-Michael Schleif, Marika Kaden i Mandy Lange. Advances in Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization: Proceedings of the 10th International Workshop, WSOM 2014, Mittweida, Germany, ... in Intelligent Systems and Computing). Springer, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaLanham, Micheal. Hands-On Reinforcement Learning for Games: Implementing Self-Learning Agents in Games Using Artificial Intelligence Techniques. Packt Publishing, Limited, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaDutta, Sayon. Reinforcement Learning with TensorFlow: A beginner's guide to designing self-learning systems with TensorFlow and OpenAI Gym. Packt Publishing, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaAngelov, Plamen. Autonomous Learning Systems: From Data Streams to Knowledge in Real-Time. Wiley & Sons, Limited, John, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaAngelov, Plamen. Autonomous Learning Systems: From Data Streams to Knowledge in Real-Time. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaAngelov, Plamen. Autonomous Learning Systems: From Data Streams to Knowledge in Real-Time. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaAngelov, Plamen. Autonomous Learning Systems: From Data Streams to Knowledge in Real-Time. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaGeraci, Robert M. Futures of Artificial Intelligence. Oxford University Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9788194831679.001.0001.
Pełny tekst źródłaEliot, Dr Lance. Transformative Artificial Intelligence Driverless Self-Driving Cars: Practical Advances in AI and Machine Learning. LBE Press Publishing, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaMenshawy, Ahmed. Deep Learning By Example: A hands-on guide to implementing advanced machine learning algorithms and neural networks. Packt Publishing - ebooks Account, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaEliot, Dr Lance. Disruptive Artificial Intelligence and Driverless Self-Driving Cars: Practical Advances in Machine Learning and AI. LBE Press Publishing, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaEliot, Dr Lance. Revolutionary Innovations of AI Self-Driving Cars: Practical Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning. LBE Press Publishing, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaWodecki, Andrzej. Artificial Intelligence in Management: Self-Learning and Autonomous Systems As Key Drivers of Value Creation. Elgar Publishing Limited, Edward, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaZhou, Zhi-Hua, i Friedhelm Schwenker. Partially Supervised Learning: Second IAPR International Workshop, PSL 2013, Nanjing, China, May 13-14, 2013, Revised Selected Papers. Springer, 2013.
Znajdź pełny tekst źródłaZhou, Zhi-Hua, i Friedhelm Schwenker. Partially Supervised Learning: Second IAPR International Workshop, PSL 2013, Nanjing, China, May 13-14, 2013, Revised Selected Papers. Springer Berlin / Heidelberg, 2013.
Znajdź pełny tekst źródłaSchwenker, Friedhelm, i Edmondo Trentin. Partially Supervised Learning: First IAPR TC3 Workshop, PSL 2011, Ulm, Germany, September 15-16, 2011, Revised Selected Papers. Springer, 2012.
Znajdź pełny tekst źródła