Книги з теми "Hybrid machine learning models"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 книг для дослідження на тему "Hybrid machine learning models".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Nandi, Anirban, and Aditya Kumar Pal. Interpreting Machine Learning Models. Apress, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-7802-4.
Повний текст джерелаBolc, Leonard. Computational Models of Learning. Springer Berlin Heidelberg, 1987.
Знайти повний текст джерелаGalindez Olascoaga, Laura Isabel, Wannes Meert, and Marian Verhelst. Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models. Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-74042-9.
Повний текст джерелаSingh, Pramod. Deploy Machine Learning Models to Production. Apress, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-6546-8.
Повний текст джерелаZhang, Zhihua. Statistical Machine Learning: Foundations, Methodologies and Models. John Wiley & Sons, Limited, 2017.
Знайти повний текст джерелаRendell, Larry. Representations and models for concept learning. Dept. of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, 1987.
Знайти повний текст джерелаVeit-Haibach, Patrick, and Ken Herrmann, eds. Artificial Intelligence/Machine Learning in Nuclear Medicine and Hybrid Imaging. Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-00119-2.
Повний текст джерелаEhteram, Mohammad, Zohreh Sheikh Khozani, Saeed Soltani-Mohammadi, and Maliheh Abbaszadeh. Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models. Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-8106-7.
Повний текст джерелаZhang, Le, Chen Chen, Zeju Li, and Greg Slabaugh, eds. Generative Machine Learning Models in Medical Image Computing. Springer Nature Switzerland, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-031-80965-1.
Повний текст джерелаBisong, Ekaba. Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-4470-8.
Повний текст джерелаGupta, Punit, Mayank Kumar Goyal, Sudeshna Chakraborty, and Ahmed A. Elngar. Machine Learning and Optimization Models for Optimization in Cloud. Chapman and Hall/CRC, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003185376.
Повний текст джерелаSuthaharan, Shan. Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification. Springer US, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-7641-3.
Повний текст джерелаNaidenova, Xenia. Machine learning methods for commonsense reasoning processes: Interactive models. Information Science Reference, 2010.
Знайти повний текст джерелаNaidenova, Xenia. Machine learning methods for commonsense reasoning processes: Interactive models. Information Science Reference, 2010.
Знайти повний текст джерелаCroman, Chasity. Tutorials on Machine Learning: Start Learning Machine Learning and Build Your Own Models. Independently Published, 2022.
Знайти повний текст джерелаXin, Liu, Ee-Peng Lim, and Anwitaman Datta. Computational Trust Models and Machine Learning. Taylor & Francis Group, 2014.
Знайти повний текст джерелаXin, Liu, Ee-Peng Lim, and Anwitaman Datta. Computational Trust Models and Machine Learning. Taylor & Francis Group, 2020.
Знайти повний текст джерелаN, Ambika. Building Business Models with Machine Learning. IGI Global, 2024.
Знайти повний текст джерелаAdversarial Robustness for Machine Learning Models. Elsevier Science & Technology Books, 2022.
Знайти повний текст джерелаExplainable Machine Learning Models and Architectures. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2023.
Знайти повний текст джерелаComputational trust models and machine learning. Taylor & Francis, 2014.
Знайти повний текст джерелаExplainable Machine Learning Models and Architectures. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2023.
Знайти повний текст джерелаMehtab, Sidra, and Jaydip Sen. Machine Learning: Algorithms, Models and Applications. IntechOpen, 2021.
Знайти повний текст джерелаXin, Liu, Ee-Peng Lim, and Anwitaman Datta. Computational Trust Models and Machine Learning. Taylor & Francis Group, 2014.
Знайти повний текст джерелаXin, Liu, Ee-Peng Lim, and Anwitaman Datta. Computational Trust Models and Machine Learning. Taylor & Francis Group, 2014.
Знайти повний текст джерелаChen, Gang. Machine Learning: Basics, Models and Trends. Independently Published, 2017.
Знайти повний текст джерелаN, Ambika. Building Business Models with Machine Learning. IGI Global, 2024.
Знайти повний текст джерелаPractical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models. O'Reilly Media, Incorporated, 2021.
Знайти повний текст джерелаN, Ambika. Building Business Models with Machine Learning. IGI Global, 2024.
Знайти повний текст джерелаExplainable Machine Learning Models and Architectures. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2023.
Знайти повний текст джерелаN, Ambika. Building Business Models with Machine Learning. IGI Global, 2024.
Знайти повний текст джерелаN, Ambika. Building Business Models with Machine Learning. IGI Global, 2024.
Знайти повний текст джерелаAdversarial Robustness for Machine Learning Models. Elsevier Science & Technology, 2022.
Знайти повний текст джерелаWineinger, Hubert. Python Book : How to Build Predictive Machine Learning Models Step by Step: Machine Learning Models. Independently Published, 2021.
Знайти повний текст джерелаFletcher, Justin Barrows Swore. A constructive approach to hybrid architectures for machine learning. 1994.
Знайти повний текст джерелаHybrid Metaheuristics in Structural Engineering: Including Machine Learning Applications. Springer, 2023.
Знайти повний текст джерелаYeaman, Kym. Machine Learning for Beginners : Code Basic Machine Learning Models Using Python: Introduction to Machine Learning with Python. Independently Published, 2021.
Знайти повний текст джерелаMadani, Ali. Debugging Machine Learning Models with Python: Develop High-Performance, Low-bias, and Explainable Machine Learning and Deep Learning Models. de Gruyter GmbH, Walter, 2023.
Знайти повний текст джерелаStatistical Machine Learning: Foundations, Methodologies and Models. Wiley-Blackwell (an imprint of John Wiley & Sons Ltd), 2020.
Знайти повний текст джерелаExplainable Machine Learning Models and Architectu Res. Wiley & Sons, Limited, John, 2023.
Знайти повний текст джерелаAgrawal, Tanay. Hyperparameter Optimization in Machine Learning: Make Your Machine Learning and Deep Learning Models More Efficient. Apress L. P., 2020.
Знайти повний текст джерелаSammons, Mark, Dan Roth, Fabio Zanzotto, and Ido Dagan. Recognizing Textual Entailment: Models and Applications. Springer International Publishing AG, 2013.
Знайти повний текст джерелаSammons, Mark, Dan Roth, Fabio Zanzotto, and Ido Dagan. Recognizing Textual Entailment: Models and Applications. Morgan & Claypool Publishers, 2013.
Знайти повний текст джерелаSammons, Mark, Dan Roth, Fabio Zanzotto, and Ido Dagan. Recognizing Textual Entailment: Models and Applications. Morgan & Claypool Publishers, 2013.
Знайти повний текст джерелаArtificial Intelligence/Machine Learning in Nuclear Medicine and Hybrid Imaging. Springer International Publishing AG, 2023.
Знайти повний текст джерелаHybrid Imaging and Visualization: Employing Machine Learning with Mathematica - Python. Springer International Publishing AG, 2020.
Знайти повний текст джерела