Informed Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland Apr 2025, 2025
- Hardcover
- Neu
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 11. Januar 2012
Zustand: Neu
EUR 53,49
Anzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbArtikelbeschreibung vom Verkäufer
This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This open access book presents the concept of Informed Machine Learning and demonstrates its practical use with a compelling collection of applications of this paradigm in industrial and business use cases. These range from health care over manufacturing and material science to more advanced combinations with deep learning, say, in the form of physical informed neural networks. The book is intended for those interested in modern informed machine learning for a wide range of practical applicationswhere the aspect of small data sets is a challenge.Machine Learning with small amounts of data After the recent success of Artificial Intelligence based on training with massive amounts of data, this idea may sound exotic. However, it addresses crucial needs of practitioners in industry. While many industrial applications stand to benefit from the use of AI, the amounts of data needed by current learning paradigms are often hard to come by in industrial settings. As an alternative, learning methods and models are called for which integrate other sources of knowledge in order to compensate for the lack of data. This is where the principle of 'Informed Machine Learning' comes into play.Informed Machine Learning combines purely data driven learning and knowledge-based techniques to learn from both data and knowledge. This has several advantages. It reduces the need for data, it often results in smaller, less complex and more robust models, and even makes machine learning applicable in settings where data is scarce. The kind of knowledge to be incorporated into learning processes can take many different forms, for example, differential equations, analytical models, simulation results, logical rules, knowledge graphs, or human feedback which makes the approach overall very powerful and widely applicable. 356 pp. Englisch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783031830969
- Titel
- Informed Machine Learning
- Autor
- Christian Bauckhage
- Verlag
- Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland Apr 2025
- Veröffentlichungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3031830962
- ISBN-13
- 9783031830969
- Artikelgewicht
- 697 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x25 mm
This open access book presents the concept of Informed Machine Learning and demonstrates its practical use with a compelling collection of applications of this paradigm in industrial and business use cases. These range from health care over manufacturing and material science to more advanced combinations with deep learning, say, in the form of physical informed neural networks. The book is intended for those interested in modern informed machine learning for a wide range of practical applications where the aspect of small data sets is a challenge.
Machine Learning with small amounts of data? After the recent success of Artificial Intelligence based on training with massive amounts of data, this idea may sound exotic. However, it addresses crucial needs of practitioners in industry. While many industrial applications stand to benefit from the use of AI, the amounts of data needed by current learning paradigms are often hard to come by in industrial settings. As an alternative, learning methods and models are called for which integrate other sources of knowledge in order to compensate for the lack of data. This is where the principle of “Informed Machine Learning” comes into play.
Informed Machine Learning combines purely data driven learning and knowledge-based techniques to learn from both data and knowledge. This has several advantages. It reduces the need for data, it often results in smaller, less complex and more robust models, and even makes machine learning applicable in settings where data is scarce. The kind of knowledge to be incorporated into learning processes can take many different forms, for example, differential equations, analytical models, simulation results, logical rules, knowledge graphs, or human feedback which makes the approach overall very powerful and widely applicable.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Über die Autorin bzw. den Autor
Daniel Schulz is one of the managing directors of the Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT, where he is responsible for the Fraunhofer Technology Hub Machine Learning and works on implementable technology solutions for the edge-cloud continuum. His main research focuses on informed machine learning techniques that not only learn from data but can also utilize existing knowledge and models. In addition, Daniel Schulz represents the Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems (IAIS) at the Scientific and Technical Council of the Fraunhofer Society. He studied Geosciences at the Universities of Cologne, Bonn and Gothenburg, and has today 15+ years of experience as a senior data scientist in industry and public funded projects in various industries and research fields.
Christian Bauckhage is a professor of computer science (intelligent learning systems) at the University of Bonn, lead scientist for machine learning at Fraunhofer IAIS, and one of the directors of the Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence. He has 20+ years of experience as a data scientist in industry and academia and (co)authored numerous publications on pattern recognition, data mining, and machine learning. His current research focuses on informed machine learning techniques that integrate knowledge- and data-driven methods. Practical applications of his work can be found in fields as diverse as physics, agriculture, or business analytics. As an expert on applied AI, he frequently consults private and public institutions regarding the design and deployment of intelligent systems.
„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Deutschland
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 11. Januar 2012
Versandkosten von Deutschland nach USA
| Artikel | 5 bis 15 Werktage | 5 bis 15 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 23,00 | EUR 23,00 |
Zahlungsarten
- Banküberweisung
- PayPal
- Vorauskasse
Unternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Deutschland
Verkaufsbedingungen
BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K.
Inhaber: Ludwig Meier
De-Gasperi-Str. 8
51469 Bergisch Gladbach
Deutschland
Tel.: +49(0)22028659300
Fax: +49(0)22028659301
E-Mail: info@buchweltweit.de
Registergericht: Amtsgericht Köln
Registernummer: HRA 28253
Umsatzsteuer-Identifikationsnummer: DE815259907
Wir sind zur Teilnahme an einem Streitbeilegungsverfahren vor einer Verbraucherschlichtungsstelle weder verpflichtet noch bereit.
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
- Die Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Magazinen mit Ausnahme von Abonnementverträgen; und
- Die Lieferung digitaler Inhalte, die nicht auf einem physischen Medium (z. B. auf einer CD oder DVD) geliefert werden, wenn Sie bei Ihrer Bestellung akzeptiert haben, dass wir mit der Lieferung beginnen können und dass Sie nach Beginn der Lieferung den Vertrag nicht mehr widerrufen können.
Versandbedingungen
Der Versand ins Ausland findet IMMER mit DHL statt. Auch nach Österreich verschicken wir nur mit DHL! Daher Standardversand == Luftpost!