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Introduction to Transfer Learning

Algorithms and Practice

Jindong Wang, Yiqiang Chen
122,45 €
+ 244 points
Format
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Livraison en Belgique: 3,99 €
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Description

Transfer learning is one of the most important technologies in the era of artificial intelligence and deep learning. It seeks to leverage existing knowledge by transferring it to another, new domain. Over the years, a number of relevant topics have attracted the interest of the research and application community: transfer learning, pre-training and fine-tuning, domain adaptation, domain generalization, and meta-learning.

This book offers a comprehensive tutorial on an overview of transfer learning, introducing new researchers in this area to both classic and more recent algorithms. Most importantly, it takes a "student's" perspective to introduce all the concepts, theories, algorithms, and applications, allowing readers to quickly and easily enter this area. Accompanying the book, detailed code implementations are provided to better illustrate the core ideas of several important algorithms, presenting good examples for practice.


Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
329
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9789811975837
Date de parution :
31-03-23
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
666 g

Les avis