Most of the modern machine learning models, based on deep learning techniques, depend on carefully curated and cleanly labelled training sets to be reliably trained and deployed. However, the expensiv ...Teljes leírás
Most of the modern machine learning models, based on deep learning techniques, depend on carefully curated and cleanly labelled training sets to be reliably trained and deployed. However, the expensive labelling process involved in the acquisition of such training sets limits the number and size of datasets available to build new models, slowing down progress in the field. Alternatively, many poorly curated training sets containing noisy labels are readily available to be used to build new models. However, the successful exploration of such noisy-label training sets depends on the development of algorithms and models that are robust to these noisy labels. Machine learning and Noisy Labels: Definitions, Theory, Techniques and Solutions defines different types of label noise, introduces the theory behind the problem, presents the main techniques that enable the effective use of noisy-label training sets, and explains the most accurate methods developed in the field. This book is an ideal introduction to machine learning with noisy labels suitable for senior undergraduates, post graduate students, researchers and practitioners using, and researching into, machine learning methods.
HATALMAS VÁLASZTÉK
Több mint 4 millió angol nyelvű könyv kitűnő áron.
INGYENES SZÁLLÍTÁS
25 500 Ft vagy nagyobb rendelés esetén a szállítás ingyenes
KITŰNŐ ÁRAK
A könyvek árait igyekszünk a földhöz közel tartani és mindig a kiadó által ajánlott ár alatt.
SZEMÉLYES HOZZÁÁLLÁS
Számunkra a legfontosabb az Ön elégedettsége. Könyveket árulunk, mert szeretjük őket. Nem transznacionális óriások vagyunk, hanem becsületes cseh cég. Ezenfelül a kitűnő könyveket saját blogunkban véleményezzük.
MEGBÍZHATÓ BOLT VAGYUNK A VÁSÁRLÓK ÉRTÉKELÉSE SZERINT
Megkaptuk a "Megbízható Bolt" címet az arukereso.hu portálon. Az értékeléseket megtekintheti itt