Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1314278347 |
| Titel | Active Deep Learning of Representations for Similarity Search / Christoffer Löffler ; Gutachter: Björn Eskofier, Ute Schmid ; Betreuer: Björn Eskofier |
| Person(en) |
Löffler, Christoffer (Verfasser) Eskofier, Björn (Akademischer Betreuer) Eskofier, Björn (Gutachter) Schmid, Ute (Gutachter) |
| Verlag | Erlangen : Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, Erlangen, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), 2023 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2023122110144246629380 DOI: 10.25593/open-fau-42 |
| URL | (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Löffler, C., and Mutschler, C.: IALE: Imitating Active Learner Ensembles. In: Journal of Machine Learning Research, Volume 23, pp. 1-29 (2022). https://jmlr.org/papers/v23/21-0387.html Christoffer Löffler, Kion Fallah, Stefano Fenu, Dario Zanca, Bjoern Eskofier, Christopher J. Rozell, Christopher Mutschler: Active Learning of Ordinal Embeddings: A User Study on Football Data. In: Transactions on Machine Learning Research, 04/2023. https://openreview.net/forum?id=oq3tx5kinu Christoffer Löffler, Luca Reeb, Daniel Dzibela, Robert Marzilger, Nicolas Witt, Björn M. Eskofier, and Christopher Mutschler. 2021. Deep Siamese Metric Learning: A Highly Scalable Approach to Searching Unordered Sets of Trajectories. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 13, 1, Article 6 (February 2022), 23 pages. https://doi.org/10.1145/3465057 |
| Schlagwörter | Maschinelles Lernen* ; Deep learning* ; Klassifikator <Informatik>* ; Data Mining* ; Merkmalsextraktion* ; Aktives maschinelles Lernen* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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