
Machine Learning in Farm Animal Behavior using Python
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 170.00
-
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 8 604 Ft off)
- Discounted price 77 433 Ft (73 746 Ft + 5% áfa)
86 037 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1
- Kiadó CRC Press
- Megjelenés dátuma 2025. március 6.
- ISBN 9781032628639
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem412 oldal
- Méret 234x156 mm
- Súly 920 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 62 Illustrations, black & white; 6 Illustrations, color; 62 Line drawings, black & white; 6 Line drawings, color 693
Kategóriák
Rövid leírás:
The book includes detailed Python examples for each phase, making it an essential resource for researchers and practitioners in animal behavior and technology.
TöbbHosszú leírás:
This book is a comprehensive guide to applying machine learning to animal behavior analysis, focusing on activity recognition in farm animals. It begins by introducing key concepts of animal behavior and ethology, followed by an exploration of machine learning techniques, including supervised, unsupervised, semi-supervised, and reinforcement learning. The practical section covers essential steps like data collection, preprocessing, exploratory data analysis, feature extraction, model training, and evaluation, using Python.
The book emphasizes the importance of high-quality data and discusses various sensors and annotation methods for effective data collection. It addresses key machine learning challenges such as generalization and data issues. Advanced topics include feature selection, model selection, hyperparameter tuning, and deep learning algorithms. Practical examples and Python implementations are provided throughout, offering hands-on experience for researchers, students, and professionals aiming to apply machine learning to animal behavior analysis.
TöbbTartalomjegyzék:
Preface. 1. Introduction to Machine Learning for Farm Animal Behavior 2. Machine Learning Concepts and Challenges. 3. A Practical Example to Building a Simple Machine Learning Model 4. Sensors, Data Collection, and Annotation 5. Preprocessing and Feature Extraction for Animal Behavior Research 6. Feature Selection Techniques 7. Animal Research: Supervised and Unsupervised Learning Algorithms 8. Evaluation, Model Selection and Hyperparameter Tuning 9. Deep Learning Algorithms for Animal Activity Recognition References
Több