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  1. Fürnkranz, Johannes [HerausgeberIn]; Scheffer, Tobias [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Spiliopoulou, Myra [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] ; ECML 17 2006 Berlin

    Machine learning: ECML 2006 : 17th European Conference on Machine Learning, Berlin, Germany, September 18 - 22, 2006 ; proceedings

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    Berlin; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2006

    Erschienen in: Lecture notes in computer science ; 4212

  2. Jensen, Finn V. [VerfasserIn]; Nielsen, Thomas D. [VerfasserIn] ; Nielsen, Thomas S. [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Bayesian networks and decision graphs - [2. ed.]

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    New York, NY; Berlin; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2007

    Erschienen in: Information science and statistics

  3. Tan, David [VerfasserIn]; Leung, Ada [VerfasserIn]; Colls, David [VerfasserIn]

    Effective machine learning teams : best practices for ML practitioners - [First edition.]

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    Sebastopol, CA: O'Reilly Media, Inc., 2024

  4. Kalita, Kanak [HerausgeberIn]; Ganesh, Narayanan [HerausgeberIn]; Pālamurukan̲, Ca [HerausgeberIn]

    Metaheuristics for machine learning : algorithms and applications

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    Hoboken, NJ; Beverly, MA: John Wiley & Sons, Inc., 2024 ; Hoboken, NJ; Beverly, MA: Scrivener Publishing LLC, 2024

  5. PING, DAVID [VerfasserIn]

    MACHINE LEARNING SOLUTIONS ARCHITECT HANDBOOK : a comprehensive guide to ai use cases, enterprise... ml platform and solutions design on aws, ai risk m

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    [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: PACKT PUBLISHING LIMITED, 2023

  6. Liu, Zongyi [VerfasserIn] ; Toulouse, INSA [MitwirkendeR]; Dragomirescu, Daniela [MitwirkendeR]; Da Costa, Georges [MitwirkendeR]; Monteil, Thierry [MitwirkendeR]

    Self-Adaptive Bandwidth Control for Balanced QoS and Energy Aware Optimization in Wireless Sensor Network ; Contrôle de bande passante auto-adaptatif pour une qualité de service équilibrée et une optimisation énergétique optimisée dans le réseau de capteurs sans fil

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    theses.fr, 2017-07-04

  7. Torres, Andrés P. [VerfasserIn] ; Newman, Paul [MitwirkendeR]

    Deep learning with MXNet cookbook : discover an extensive collection of recipes for creating and implementing AI models on MXNet - [1st edition.]

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    Birmingham: Packt Publishing, 2023

  8. Sawarkar, Kunal [VerfasserIn]; Arremsetty, Dheeraj [VerfasserIn]

    Deep learning with PyTorch Lightning : build and train high-performance artificial intelligence and self-supervised models using Python

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    Birmingham: Packt Publishing, 2021

  9. Carastan dos Santos, Danilo [VerfasserIn] ; Université Grenoble Alpes (ComUE) [MitwirkendeR]; Universidade Federal do ABC [MitwirkendeR]; Trystram, Denis [MitwirkendeR]; De Camargo, Raphael Yokoingawa [MitwirkendeR]

    Apprentissage sur heuristiques simples pour l'ordonnancement online de tâches parallèles ; Learning about simple heuristics for online parallel job scheduling

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    theses.fr, 2019-11-27

  10. Brandão, Eduardo [VerfasserIn] ; Saint-Etienne [MitwirkendeR]; Jacquenet, François [MitwirkendeR]

    Complexity Methods in Physics-Guided Machine Learning ; Méthodes de Complexité dans l'Apprentissage Automatique Guidé par la Physique

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    theses.fr, 2023-12-20

  11. Selingue, Maxime [VerfasserIn] ; Paris, HESAM [MitwirkendeR]; Bearee, Richard [MitwirkendeR]

    amélioration de la précision de structures sérielles poly-articulées par des méthodes d'apprentissage automatique économes en données ; accuracy improvement of serial poly-articulated systems using data-efficient machine learning methods

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    theses.fr, 2023-12-22

  12. Petit, Grégoire [VerfasserIn] ; Marne-la-vallée, ENPC [MitwirkendeR]; Picard, David [MitwirkendeR]; Delezoide, Bertrand [MitwirkendeR]

    Class-Incremental Learning in an Exemplar-Free setup ; Apprentissage incrémental par classes en environnement sans exemples passés

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    theses.fr, 2023-12-05

  13. Guillet, Valentin [VerfasserIn] ; Toulouse, ISAE [MitwirkendeR]; Aguilar Melchor, Carlos [MitwirkendeR]; Rachelson, Emmanuel [MitwirkendeR]

    Distillation de réseaux de neurones pour la généralisation et le transfert en apprentissage par renforcement ; Neural network distillation for generalization and transfer in reinforcement learning

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    theses.fr, 2022-11-25