Machine Learning for the Quantified Self

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer International Publishing Okt 2017, 2017

3319663070 / 9783319663074

Serie: Buch 22 von 31 - Cognitive Systems Monographs

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book explains the complete loop to effectively use self-tracking data for machine learning. While it focuses on self-tracking data, the techniques explained are also applicable to sensory data in general, making it useful for a wider audience. Discussing concepts drawn from from state-of-the-art scientific literature, it illustrates the approaches using a case study of a rich self-tracking data set. Self-tracking has become part of the modern lifestyle, and the amount of data generated by these devices is so overwhelming that it is difficult to obtain useful insights from it. Luckily, in the domain of artificial intelligence there are techniques that can help out: machine-learning approaches allow this type of data to be analyzed. While there are ample books that explain machine-learning techniques, self-tracking data comes with its own difficulties that require dedicated techniques such as learning over time and across users.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 248 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319663074

Titel
Machine Learning for the Quantified Self
Autor
Mark Hoogendoorn
Verlag
Springer, Springer International Publishing Okt 2017
Erscheinungsjahr
2017
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319663070
ISBN-13
9783319663074
Artikelgewicht
541 Gramm
Abmessungen
241x160x20 mm
Serie
Buch 22 von 31: Cognitive Systems Monographs

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