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Quantum Machine Learning with Python, Fachbücher von Santanu Pattanayak
Skalieren Sie schnell auf die Grundlagen der Quantencomputing und des quantenbasierten maschinellen Lernens sowie der damit verbundenen Mathematik und erkunden Sie verschiedene Anwendungsfälle, die durch quantenbasierte Algorithmen gelöst werden können. Dieses Buch erklärt das Quantencomputing, das die quantenmechanischen Eigenschaften von subatomaren Teilchen nutzt. Es untersucht auch das quantenbasierte maschinelle Lernen, das helfen kann, einige der herausforderndsten Probleme in den Bereichen Prognose, Finanzmodellierung, Genomik, Cybersicherheit, Logistik in der Lieferkette und Kryptographie zu lösen, unter anderem. Sie beginnen mit einer Überprüfung der grundlegenden Konzepte des Quantencomputings, wie Dirac-Notation, Qubits und Bell-Zustände, gefolgt von den Postulaten und mathematischen Grundlagen des Quantencomputings. Sobald die grundlegende Basis gelegt ist, werden Sie tief in quantenbasierte Algorithmen eintauchen, einschliesslich der quanten Fourieranalyse, der Phasenschätzung und HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd), unter anderem.
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Springer Machine Learning with Quantum Computers (Englisch, Hardcover, Francesco Petruccione, Maria Schuld) (9783030830977)Springer Machine Learning with Quantum Computers (Englisch, Hardcover, Francesco Petruccione, Maria Schuld) (9783030830977)139,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Concise Guide to Quantum Machine Learning, Fachbücher von Davide PastorelloDer "Concise Guide to Quantum Machine Learning" bietet eine prägnante und effektive Einführung in das aufstrebende Feld des Quantum Machine Learning (QML). Dieses Buch geht über die blosse Übersetzung klassischer maschineller Lerntechniken in die Sprache der Quanteninformatik hinaus und präsentiert stattdessen einen innovativen Ansatz zur Datenrepräsentation und -verarbeitung. Es beginnt mit den grundlegenden Konzepten der Quantenmechanik und Quanteninformatik, um die Leser von Anfang an in die Quantenwelt einzutauchen. Die Darstellung der Inhalte vermeidet unnötige Details und konzentriert sich auf die mathematischen Werkzeuge, die für das Verständnis des erforderlichen quantenmechanischen Formalismus notwendig sind. Darüber hinaus werden die relevantesten Quantenalgorithmen für das maschinelle Lernen behandelt, und die späteren Kapitel beleuchten die neuesten Fortschritte in diesem Bereich sowie vielversprechende Forschungsrichtungen für die Zukunft. Das Buch richtet sich an Forscher und Studierende ohne Vorkenntnisse in der Quantenphysik und ist auch für Physiker geeignet, die in das Gebiet des QML einsteigen möchten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Quantum Machine Learning: An Applied Approach, Fachbücher von Santanu Ganguly"Quantum Machine Learning: An Applied Approach" ist ein Fachbuch, das sich mit der Schnittstelle zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen von Quantum Machine Learning (QML) und richtet sich an Fachleute sowie Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in diesem innovativen Bereich vertraut machen möchten. Die ersten Kapitel des Buches erläutern die Grundlagen der Quantenmechanik und deren Verbindung zu maschinellen Lerntechniken. Im weiteren Verlauf werden verschiedene QML-Algorithmen und deren Anwendungen detailliert behandelt, einschliesslich fortgeschrittener Themen wie Quantenoptimierung und spezifische Algorithmen wie Quanten-K-Means und Quanten-Neuronale Netzwerke. Das Buch enthält praktische Übungen mit gängigen Open-Source-Bibliotheken, die in der Industrie und Forschung verwendet werden, und bietet Anleitungen zur Implementierung. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten und Herausforderungen des Quantenmaschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with R, Fachbücher von Abhijit GhatakDas Buch "Machine Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und deren Anwendung in verschiedenen Kontexten. Es ist in zwei Hauptteile gegliedert. Der erste Teil vermittelt die theoretischen Grundlagen der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeit und Datenverteilungen sowie deren Relevanz für das maschinelle Lernen. Hierbei werden die mathematischen und statistischen Aspekte des maschinellen Lernens detailliert behandelt, einschliesslich der Konzepte und Einschränkungen, die bei der Gestaltung von Lernalgorithmen zu beachten sind. Der zweite Teil des Buches widmet sich den Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens. Jeder Algorithmus wird mathematisch durchgearbeitet und in R kodiert, um massgeschneiderte Lernanwendungen zu erstellen. Das Buch enthält zahlreiche ausgearbeitete Beispiele und R-Codes, die es den Lesenden ermöglichen, den Code an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Es richtet sich an Forscher, die R für maschinelles Lernen nutzen möchten, sowie an alle, die die praktischen Aspekte der Implementierung von Lernalgorithmen für die Datenanalyse verstehen wollen.60,98 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning with PySpark, Fachbücher von Pramod Singh
Das Buch "Machine Learning with PySpark, Second Edition" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PySpark 3.1 zur Entwicklung datengetriebener, intelligenter Anwendungen. Es behandelt die Grundlagen von Apache Spark und die neuesten Aktualisierungen des Frameworks. Die Leserinnen und Leser werden in die Implementierung traditioneller Machine Learning-Algorithmen eingeführt und lernen, wie man natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme anwendet. Das Buch vermittelt Kenntnisse über die Auswahl von Machine Learning-Algorithmen, Datenaufnahme und -verarbeitung zur Lösung von Geschäftsproblemen. Es enthält praktische Demonstrationen zum Aufbau von überwachten Machine Learning-Modellen wie linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Darüber hinaus wird die Automatisierung von Prozessen mithilfe von Spark-Pipelines sowie die Anwendung von unüberwachten Modellen wie K-Means und hierarchischer Clusterung behandelt. Ein Abschnitt zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) umfasst Textverarbeitung, Text Mining und Embeddings für Klassifikationen. Diese aktualisierte Ausgabe führt auch Koalas in Spark ein und zeigt, wie man Datenworkflows mit Airflow und der neuesten ML-Bibliothek von PySpark automatisiert.
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Machine Learning with Python, Fachbücher von Amin Zollanvari
Das Buch "Machine Learning with Python" bietet eine umfassende Einführung in die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, sowohl aus theoretischer als auch praktischer Sicht. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und anderer quantitativer Fachrichtungen, die ein fundiertes Verständnis für die Methoden des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Die Auswahl der Themen basiert auf der praktischen Anwendbarkeit der Methoden, die für Studierende mit einem typischen mathematischen Hintergrund von Bedeutung sind. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Nachbarnsuche, lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Lernen, Modellbewertung und -auswahl, Dimensionsreduktion, Clustering und tiefes Lernen. Zudem wird eine Einführung in grundlegende Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen gegeben, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost und Keras mit TensorFlow-Backend. Zwei Kapitel sind speziell der Vermittlung notwendiger Python-Programmierkenntnisse gewidmet, was das Buch zu einer eigenständigen Ressource für Studierende mit unterschiedlichen Programmierhintergründen macht.
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Quantum Machine Learning with Python, Fachbücher von Santanu PattanayakSkalieren Sie schnell auf die Grundlagen der Quantencomputing und des quantenbasierten maschinellen Lernens sowie der damit verbundenen Mathematik und erkunden Sie verschiedene Anwendungsfälle, die durch quantenbasierte Algorithmen gelöst werden können. Dieses Buch erklärt das Quantencomputing, das die quantenmechanischen Eigenschaften von subatomaren Teilchen nutzt. Es untersucht auch das quantenbasierte maschinelle Lernen, das helfen kann, einige der herausforderndsten Probleme in den Bereichen Prognose, Finanzmodellierung, Genomik, Cybersicherheit, Logistik in der Lieferkette und Kryptographie zu lösen, unter anderem. Sie beginnen mit einer Überprüfung der grundlegenden Konzepte des Quantencomputings, wie Dirac-Notation, Qubits und Bell-Zustände, gefolgt von den Postulaten und mathematischen Grundlagen des Quantencomputings. Sobald die grundlegende Basis gelegt ist, werden Sie tief in quantenbasierte Algorithmen eintauchen, einschliesslich der quanten Fourieranalyse, der Phasenschätzung und HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd), unter anderem.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Machine Learning with Quantum Computers (Englisch, Hardcover, Francesco Petruccione, Maria Schuld) (9783030830977)Springer Machine Learning with Quantum Computers (Englisch, Hardcover, Francesco Petruccione, Maria Schuld) (9783030830977)139,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Concise Guide to Quantum Machine Learning, Fachbücher von Davide PastorelloDer "Concise Guide to Quantum Machine Learning" bietet eine prägnante und effektive Einführung in das aufstrebende Feld des Quantum Machine Learning (QML). Dieses Buch geht über die blosse Übersetzung klassischer maschineller Lerntechniken in die Sprache der Quanteninformatik hinaus und präsentiert stattdessen einen innovativen Ansatz zur Datenrepräsentation und -verarbeitung. Es beginnt mit den grundlegenden Konzepten der Quantenmechanik und Quanteninformatik, um die Leser von Anfang an in die Quantenwelt einzutauchen. Die Darstellung der Inhalte vermeidet unnötige Details und konzentriert sich auf die mathematischen Werkzeuge, die für das Verständnis des erforderlichen quantenmechanischen Formalismus notwendig sind. Darüber hinaus werden die relevantesten Quantenalgorithmen für das maschinelle Lernen behandelt, und die späteren Kapitel beleuchten die neuesten Fortschritte in diesem Bereich sowie vielversprechende Forschungsrichtungen für die Zukunft. Das Buch richtet sich an Forscher und Studierende ohne Vorkenntnisse in der Quantenphysik und ist auch für Physiker geeignet, die in das Gebiet des QML einsteigen möchten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Quantum Machine Learning: An Applied Approach, Fachbücher von Santanu Ganguly"Quantum Machine Learning: An Applied Approach" ist ein Fachbuch, das sich mit der Schnittstelle zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen von Quantum Machine Learning (QML) und richtet sich an Fachleute sowie Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in diesem innovativen Bereich vertraut machen möchten. Die ersten Kapitel des Buches erläutern die Grundlagen der Quantenmechanik und deren Verbindung zu maschinellen Lerntechniken. Im weiteren Verlauf werden verschiedene QML-Algorithmen und deren Anwendungen detailliert behandelt, einschliesslich fortgeschrittener Themen wie Quantenoptimierung und spezifische Algorithmen wie Quanten-K-Means und Quanten-Neuronale Netzwerke. Das Buch enthält praktische Übungen mit gängigen Open-Source-Bibliotheken, die in der Industrie und Forschung verwendet werden, und bietet Anleitungen zur Implementierung. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten und Herausforderungen des Quantenmaschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with R, Fachbücher von Abhijit GhatakDas Buch "Machine Learning with R" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und deren Anwendung in verschiedenen Kontexten. Es ist in zwei Hauptteile gegliedert. Der erste Teil vermittelt die theoretischen Grundlagen der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeit und Datenverteilungen sowie deren Relevanz für das maschinelle Lernen. Hierbei werden die mathematischen und statistischen Aspekte des maschinellen Lernens detailliert behandelt, einschliesslich der Konzepte und Einschränkungen, die bei der Gestaltung von Lernalgorithmen zu beachten sind. Der zweite Teil des Buches widmet sich den Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens. Jeder Algorithmus wird mathematisch durchgearbeitet und in R kodiert, um massgeschneiderte Lernanwendungen zu erstellen. Das Buch enthält zahlreiche ausgearbeitete Beispiele und R-Codes, die es den Lesenden ermöglichen, den Code an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Es richtet sich an Forscher, die R für maschinelles Lernen nutzen möchten, sowie an alle, die die praktischen Aspekte der Implementierung von Lernalgorithmen für die Datenanalyse verstehen wollen.60,98 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with PySpark, Fachbücher von Pramod SinghDas Buch "Machine Learning with PySpark, Second Edition" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von PySpark 3.1 zur Entwicklung datengetriebener, intelligenter Anwendungen. Es behandelt die Grundlagen von Apache Spark und die neuesten Aktualisierungen des Frameworks. Die Leserinnen und Leser werden in die Implementierung traditioneller Machine Learning-Algorithmen eingeführt und lernen, wie man natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme anwendet. Das Buch vermittelt Kenntnisse über die Auswahl von Machine Learning-Algorithmen, Datenaufnahme und -verarbeitung zur Lösung von Geschäftsproblemen. Es enthält praktische Demonstrationen zum Aufbau von überwachten Machine Learning-Modellen wie linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Darüber hinaus wird die Automatisierung von Prozessen mithilfe von Spark-Pipelines sowie die Anwendung von unüberwachten Modellen wie K-Means und hierarchischer Clusterung behandelt. Ein Abschnitt zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) umfasst Textverarbeitung, Text Mining und Embeddings für Klassifikationen. Diese aktualisierte Ausgabe führt auch Koalas in Spark ein und zeigt, wie man Datenworkflows mit Airflow und der neuesten ML-Bibliothek von PySpark automatisiert.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with Python, Fachbücher von Amin ZollanvariDas Buch "Machine Learning with Python" bietet eine umfassende Einführung in die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, sowohl aus theoretischer als auch praktischer Sicht. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und anderer quantitativer Fachrichtungen, die ein fundiertes Verständnis für die Methoden des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Die Auswahl der Themen basiert auf der praktischen Anwendbarkeit der Methoden, die für Studierende mit einem typischen mathematischen Hintergrund von Bedeutung sind. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Nachbarnsuche, lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Lernen, Modellbewertung und -auswahl, Dimensionsreduktion, Clustering und tiefes Lernen. Zudem wird eine Einführung in grundlegende Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen gegeben, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost und Keras mit TensorFlow-Backend. Zwei Kapitel sind speziell der Vermittlung notwendiger Python-Programmierkenntnisse gewidmet, was das Buch zu einer eigenständigen Ressource für Studierende mit unterschiedlichen Programmierhintergründen macht.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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