Applications machine learning digital (42 Ergebnisse)
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Verlag: The Institution of Engineering and Technology 2023
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Hardback. Zustand: New. Machine learning algorithms are increasingly finding applications in the healthcare sector. Whether assisting a clinician to process an individual patient's data or helping administrators view hospital bed turnover, the volume and complexity of healthcare data is a compelling reason for the development of… machine learning based tools to aid in its interpretation and use. This edited book focuses on the applications of machine learning in the healthcare sector, both at the macro-level for guiding policy decisions, and at the granular level, showing how ML techniques can be applied to process an individual patient's medical data to swiftly aid diagnosis. Written by an international team of experts, the book presents several applications of machine learning in the healthcare sector, including health system planning, optimisation and preparedness, outlining the benefits and challenges of coordination and data sharing. Machine learning has many applications in processing patient data and topics such as arrhythmia detection, image-guided microsurgery and early detection of Alzheimer's disease are discussed in depth. The book also looks at machine learning applications exploiting wearable sensors for real-time analysis and concepts around enhancing physical performance. Suitable for an audience of computer scientists, healthcare engineers and those involved with digital medicine, this book brings together a plethora of machine learning applications from across the board of the healthcare services.
Sprache: Englisch
Verlag: The Institution of Engineering and Technology 2023
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Digital Twins: Internet of Things, Machine Learning, and Smart Manufacturing: 8 (Smart Computing Applications, 8)
Prasenjit ChatterjeeYogini Borole,Pradnya Borkar,Roshani Raut,Vijaya Parag Balpande,
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Yogini Borole, Pradnya Borkar, Roshani Raut, Vijaya Parag Balpande, Prasenjit Chatterjee
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Digital Twins: Internet of Things, Machine Learning, and Smart Manufacturing (Smart Computing Applications, 8)
Borole, Yogini; Borkar, Pradnya; Raut, Roshani; Balpande, Vijaya Parag; Chatterjee, Prasenjit
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Zustand: New. KlappentextThis edited book focuses on the applications of machine learning in the healthcare sector, both at the macro-level for guiding policy decisions, and at the granular level, showing how machine learning techniques can be appl.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Digital Watermarking for Machine Learning Model | Techniques, Protocols and Applications | Lixin Fan (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789811975561 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]sprin…ger[dot]com | Anbieter: preigu.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 397 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Zustand: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Zustand: New. 2023rd edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed waterma…rks into the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.
Digital Twins: Internet of Things, Machine Learning, and Smart Manufacturing (Smart Computing Applications, 8)
Borole, Yogini; Borkar, Pradnya; Raut, Roshani; Balpande, Vijaya Parag; Chatterjee, Prasenjit
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed watermarks int…o the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.
