Analysis and Design of Machine Learning Techniques (Registro nro. 28210)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija	03433Cam#a22004575i#4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control	INGC-EBK-000782
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control	AR-LpUFI
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control	20220927110115.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija	cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija	140206s2014 gw \| s \|\|\|\| 0\|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro	9783658049379
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código	10.1007/978-3-658-04937-9
Fuente del número o código	doi
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación	TJ210.2-211.495
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación	TJ163.12
072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA
Código de categoría de materia	TJFM
Fuente	bicssc
072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA
Código de categoría de materia	TJFD
Fuente	bicssc
072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA
Código de categoría de materia	TEC004000
Fuente	bisacsh
072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA
Código de categoría de materia	TEC037000
Fuente	bisacsh
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona	Stalph, Patrick.
9 (RLIN)	261965
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título	Analysis and Design of Machine Learning Techniques
Medio	[libro electrónico] : ;
Resto del título	Evolutionary Solutions for Regression, Prediction, and Control Problems /
Mención de responsabilidad, etc.	by Patrick Stalph.
260 #1 - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC.
Lugar de publicación, distribución, etc.	Wiesbaden :
Nombre del editor, distribuidor, etc.	Springer Fachmedien Wiesbaden :
--	Imprint: Springer Vieweg,
Fecha de publicación, distribución, etc.	2014.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión	xix, 155 p. :
Otras características físicas	il.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido	text
Código de tipo de contenido	txt
Fuente	rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio	computer
Código del tipo de medio	c
Fuente	rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte	online resource
Código del tipo de soporte	cr
Fuente	rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo	text file
Formato de codificación	PDF
Fuente	rda
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato	Introduction and Motivation -- Introduction to Function Approximation and Regression -- Elementary Features of Local Learning Algorithms -- Algorithmic Description of XCSF -- How and Why XCSF works -- Evolutionary Challenges for XCSF -- Basics of Kinematic Robot Control -- Learning Directional Control of an Anthropomorphic Arm -- Visual Servoing for the iCub -- Summary and Conclusion.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc.	Manipulating or grasping objects seems like a trivial task for humans, as these are motor skills of everyday life. Nevertheless, motor skills are not easy to learn for humans and this is also an active research topic in robotics. However, most solutions are optimized for industrial applications and, thus, few are plausible explanations for human learning. The fundamental challenge, that motivates Patrick Stalph, originates from the cognitive science: How do humans learn their motor skills? The author makes a connection between robotics and cognitive sciences by analyzing motor skill learning using implementations that could be found in the human brain â_" at least to some extent. Therefore three suitable machine learning algorithms are selected â_" algorithms that are plausible from a cognitive viewpoint and feasible for the roboticist. The power and scalability of those algorithms is evaluated in theoretical simulations and more realistic scenarios with the iCub humanoid robot. Convincing results confirm the applicability of the approach, while the biological plausibility is discussed in retrospect. Â Â Contents How do humans learn their motor skills Evolutionarymachinelearningalgorithms Applicationtosimulatedrobots Â Target Groups Researchers interested in artificial intelligence, cognitive sciences or robotics Roboticists interested in integrating machine learning Â About the Author Patrick Stalph was a Ph.D. student at the chair of Cognitive Modeling, which is led by Prof. Butz at the University of TÃ¼bingen.
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	Computer science.
9 (RLIN)	260143
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	Control engineering.
9 (RLIN)	259595
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	Robotics.
9 (RLIN)	259596
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	Mechatronics.
9 (RLIN)	259597
650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	Engineering.
9 (RLIN)	259622
650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	Neurobiology.
9 (RLIN)	261966
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia	Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro	9783658049362
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso	<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-04937-9">http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-04937-9</a>
912 ## -
--	ZDB-2-ENG
929 ## -
--	COM
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha	Libro electrónico

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