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Burkhardt Funk, Mark Hoogendoorn:

Machine Learning for the Quantified Self - neues Buch

ISBN: 9783319663081

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ISBN: 3319663089

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Mark Hoogendoorn; Burkhardt Funk:
Machine Learning for the Quantified Self - Erstausgabe

2017, ISBN: 9783319663081

On the Art of Learning from Sensory Data, eBooks, eBook Download (PDF), Auflage, [PU: Springer-Verlag], [ED: 1], Springer-Verlag, 2017

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Machine Learning for the Quantified Self
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9783319663081

Detailangaben zum Buch - Machine Learning for the Quantified Self


EAN (ISBN-13): 9783319663081
ISBN (ISBN-10): 3319663089
Erscheinungsjahr: 2017
Herausgeber: Springer-Verlag GmbH

Buch in der Datenbank seit 2017-10-26T10:28:44+02:00 (Zurich)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-02-21T03:36:07+01:00 (Zurich)
ISBN/EAN: 9783319663081

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-319-66308-9, 978-3-319-66308-1
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: hoog, funk, hooge, burkhardt, mark
Titel des Buches: machine learning

Daten vom Verlag:

Autor/in: Mark Hoogendoorn; Burkhardt Funk
Titel: Cognitive Systems Monographs; Machine Learning for the Quantified Self - On the Art of Learning from Sensory Data
Verlag: Springer; Springer International Publishing
231 Seiten
Erscheinungsjahr: 2017-09-28
Cham; CH
Sprache: Englisch
171,19 € (DE)
176,00 € (AT)
201,00 CHF (CH)
Available
XV, 231 p. 89 illus., 72 illus. in color.

EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Technik/Allgemeines, Lexika; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Cognitive Systems; Machine Learning; Quantified Self; Learning from Sensory Data; Personalized m-health; B; Computational Intelligence; Artificial Intelligence; Engineering; BB

This book explains the complete loop to effectively use self-tracking data for machine learning. While it focuses on self-tracking data, the techniques explained are also applicable to sensory data in general, making it useful for a wider audience. Discussing concepts drawn from state-of-the-art scientific literature, it illustrates the approaches using a case study of a rich self-tracking data set. Self-tracking has become part of the modern lifestyle, and the amount of data generated by these devices is so overwhelming that it is difficult to obtain useful insights from it. Luckily, in the domain of artificial intelligence there are techniques that can help out: machine-learning approaches allow this type of data to be analyzed. While there are sample books that explain machine-learning techniques, self-tracking data comes with its own difficulties that require dedicated techniques such as learning over time and across users.
Presents a unique overview of dedicated machine learning techniques for sensor data Features hands-on exercises, including those related to mobile app development Illustrates the techniques by means of examples to make them more easily understandable Includes supplementary material: sn.pub/extras

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