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Bücher zum Thema „Machine Learning in Telecommunications“

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1

Vishnevskiy, V. M., and D. V. Efrosinin. Queue theory and machine learning. INFRA-M Academic Publishing LLC., 2025. https://doi.org/10.12737/2184048.

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The monograph is devoted to a systematic presentation of a new approach to the study of complex problems of queue theory using machine learning methods and its application in the design of telecommunication networks of a new generation. It is based on the authors' original results published in leading Russian journals and in highly rated foreign publications, as well as lectures delivered at the Moscow Institute of Physics and Technology and the Johannes Kepler University of Linz (Austria). It is intended for a wide range of specialists in the field of stochastic systems and the design of comp
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2

Pathak, Manas A. Privacy-Preserving Machine Learning for Speech Processing. Springer New York, 2013.

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3

K, Suykens Johan A., Signoretto Marco, and Argyriou Andreas, eds. Regularization, optimization, kernels, and support vector machines. Taylor & Francis, 2014.

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4

Mars, P. Learning algorithms: Theory and applications in signal processing, control, and communications. CRC Press, 1996.

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5

Zhou, Zhi-Hua. Machine Learning. Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1967-3.

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6

Jung, Alexander. Machine Learning. Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-8193-6.

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7

Mitchell, Tom M., Jaime G. Carbonell, and Ryszard S. Michalski. Machine Learning. Springer US, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-2279-5.

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8

Fernandes de Mello, Rodrigo, and Moacir Antonelli Ponti. Machine Learning. Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94989-5.

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9

Bell, Jason. Machine Learning. John Wiley & Sons, Inc, 2014. http://dx.doi.org/10.1002/9781119183464.

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10

Huang, Kaizhu, Haiqin Yang, Irwin King, and Michael Lyu. Machine Learning. Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-79452-3.

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11

Jebara, Tony. Machine Learning. Springer US, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9011-2.

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12

Hilbert, Sven, Elisabeth Kraus, and Alfred Lindl. Machine Learning. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43649-0.

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13

Vorobeychik, Yevgeniy, and Murat Kantarcioglu. Adversarial Machine Learning. Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01580-9.

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14

Chen, Zhiyuan, and Bing Liu. Lifelong Machine Learning. Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01581-6.

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15

Tsihrintzis, George A., Dionisios N. Sotiropoulos, and Lakhmi C. Jain, eds. Machine Learning Paradigms. Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94030-4.

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16

Hutter, Frank, Lars Kotthoff, and Joaquin Vanschoren, eds. Automated Machine Learning. Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05318-5.

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17

Sun, Shiliang, Liang Mao, Ziang Dong, and Lidan Wu. Multiview Machine Learning. Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-3029-2.

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18

Zhang, Cha, and Yunqian Ma, eds. Ensemble Machine Learning. Springer US, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9326-7.

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19

Tsihrintzis, George A., Maria Virvou, Evangelos Sakkopoulos, and Lakhmi C. Jain, eds. Machine Learning Paradigms. Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-15628-2.

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20

Carter, Eric, and Matthew Hurst. Agile Machine Learning. Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5107-2.

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21

Vermeulen, Andreas François. Industrial Machine Learning. Apress, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5316-8.

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22

Amunategui, Manuel, and Mehdi Roopaei. Monetizing Machine Learning. Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3873-8.

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23

Majumder, Uttam K., Erik P. Blasch, and David Garren. Modern Machine Learning Algorithms for Radar and Communications. Artech House, 2020.

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24

Applications of Machine Learning in Wireless Communications. Institution of Engineering & Technology, 2019.

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Pathak, Manas A. Privacy-Preserving Machine Learning for Speech Processing. Springer New York, 2014.

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26

(Editor), Paul E. Resta, and Judith B. Harris (Editor), eds. Educational Technologies: Current Trends and Future Directions: A Special Double Issue of machine-mediated Learning. Lawrence Erlbaum, 1994.

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Dube, Nitant, and Nebu Varghese. Earth Observation Data Analytics Using Machine and Deep Learning: Modern Tools, Applications and Challenges. Institution of Engineering & Technology, 2023.

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Dube, Nitant, and Nebu Varghese. Earth Observation Data Analytics Using Machine and Deep Learning: Modern Tools, Applications and Challenges. Institution of Engineering & Technology, 2023.

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Li, Bo, Xuemai Gu, and Gongliang Liu. Machine Learning and Intelligent Communications: Second International Conference, MLICOM 2017, Weihai, China, August 5-6, 2017, Proceedings, Part II ... and Telecommunications Engineering ). Springer, 2018.

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Li, Bo, Xuemai Gu, and Gongliang Liu. Machine Learning and Intelligent Communications: Second International Conference, MLICOM 2017, Weihai, China, August 5-6, 2017, Proceedings, Part I ... and Telecommunications Engineering ). Springer, 2018.

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31

Learning Algorithms. Taylor & Francis Group, 2017.

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Kim, Kuinam J., Nakhoon Baek, and Hyuncheol Kim. IT Convergence and Security 2017: Volume 2. Springer, 2019.

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Kim, Kuinam J., Nakhoon Baek, and Hyuncheol Kim. IT Convergence and Security 2017: Volume 1. Springer, 2017.

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Kim, Kuinam J., Nakhoon Baek, and Hyuncheol Kim. IT Convergence and Security 2017: Volume 1. Springer, 2017.

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Kim, Kuinam J., Nakhoon Baek, and Hyuncheol Kim. IT Convergence and Security 2017: Volume 2. Springer, 2017.

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Kim, Kuinam J., Nakhoon Baek, and Hyuncheol Kim. IT Convergence and Security 2017: Volume 1. Springer, 2018.

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37

Telecommunications for learning. Educational Technology Publications, 1991.

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Mennen, Valorie. Machine Learning Basics : a Comprehensive Guide about Machine Learning: Machine Learning. Independently Published, 2021.

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Mars, P. Learning Algorithms: Theory and Applications in Signal Processing, Control and Communications. Taylor & Francis Group, 2018.

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Mars, P. Learning Algorithms: Theory and Applications in Signal Processing, Control and Communications. Taylor & Francis Group, 2018.

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Mars, P. Learning Algorithms: Theory and Applications in Signal Processing, Control and Communications. Taylor & Francis Group, 2018.

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Mars, P. Learning Algorithms: Theory and Applications in Signal Processing, Control and Communications. Taylor & Francis Group, 2018.

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Liu, Shaowu, and Zhi-Hua Zhou. Machine Learning. Springer, 2020.

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Marsland, Stephen. Machine Learning. Chapman and Hall/CRC, 2014. http://dx.doi.org/10.1201/b17476.

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45

Mooney, Raymond J. Machine Learning. Edited by Ruslan Mitkov. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199276349.013.0020.

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This article introduces the type of symbolic machine learning in which decision trees, rules, or case-based classifiers are induced from supervised training examples. It describes the representation of knowledge assumed by each of these approaches and reviews basic algorithms for inducing such representations from annotated training examples and using the acquired knowledge to classify future instances. Machine learning is the study of computational systems that improve performance on some task with experience. Most machine learning methods concern the task of categorizing examples described b
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46

Zhang, Yagang, ed. Machine Learning. InTech, 2010. http://dx.doi.org/10.5772/217.

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47

Machine Learning. University of California, 2018. http://dx.doi.org/10.4135/9781529795417.

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48

Machine Learning. Elsevier, 1990. http://dx.doi.org/10.1016/c2009-0-27578-7.

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Machine Learning. Elsevier, 1991. http://dx.doi.org/10.1016/c2009-0-27657-4.

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50

Machine Learning. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/c2013-0-19102-7.

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