top

  Info

  • Utilizzare la checkbox di selezione a fianco di ciascun documento per attivare le funzionalità di stampa, invio email, download nei formati disponibili del (i) record.

  Info

  • Utilizzare questo link per rimuovere la selezione effettuata.
Metalearning : Applications to Automated Machine Learning and Data Mining
Metalearning : Applications to Automated Machine Learning and Data Mining
Autore Brazdil Pavel
Edizione [2nd ed.]
Pubbl/distr/stampa Cham, : Springer Nature, 2022
Descrizione fisica 1 online resource (349 pages)
Disciplina 006.31
Altri autori (Persone) van RijnJan N
SoaresCarlos
VanschorenJoaquin
Collana Cognitive Technologies
Soggetto topico Artificial intelligence
Data mining
Machine learning
Soggetto non controllato Metalearning
Automating Machine Learning (AutoML)
Machine Learning
Artificial Intelligence
algorithm selection
algorithm recommendation
algorithm configuration
hyperparameter optimization
automating the workflow/pipeline design
metalearning in ensemble construction
metalearning in deep neural networks
transfer learning
algorithm recommendation for data streams
automating data science
Open Access
ISBN 3-030-67024-4
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Record Nr. UNISA-996464544803316
Brazdil Pavel  
Cham, : Springer Nature, 2022
Materiale a stampa
Lo trovi qui: Univ. di Salerno
Opac: Controlla la disponibilità qui
Metalearning : Applications to Automated Machine Learning and Data Mining
Metalearning : Applications to Automated Machine Learning and Data Mining
Autore Brazdil Pavel
Edizione [2nd ed.]
Pubbl/distr/stampa Cham, : Springer Nature, 2022
Descrizione fisica 1 online resource (349 pages)
Disciplina 006.31
Altri autori (Persone) van RijnJan N
SoaresCarlos
VanschorenJoaquin
Collana Cognitive Technologies
Soggetto topico Artificial intelligence
Data mining
Machine learning
Aprenentatge automàtic
Mineria de dades
Soggetto genere / forma Llibres electrònics
Soggetto non controllato Metalearning
Automating Machine Learning (AutoML)
Machine Learning
Artificial Intelligence
algorithm selection
algorithm recommendation
algorithm configuration
hyperparameter optimization
automating the workflow/pipeline design
metalearning in ensemble construction
metalearning in deep neural networks
transfer learning
algorithm recommendation for data streams
automating data science
Open Access
ISBN 3-030-67024-4
Classificazione COM004000COM021030
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Record Nr. UNINA-9910548277503321
Brazdil Pavel  
Cham, : Springer Nature, 2022
Materiale a stampa
Lo trovi qui: Univ. Federico II
Opac: Controlla la disponibilità qui