Introduction to Transfer Learning : (Record no. 398151)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03545nam a22003975i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 398151
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20240430090808.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 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 230330s2023 si | o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789811975844
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-19-7584-4
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2023 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Wang, Jindong
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 689548
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Introduction to Transfer Learning :
Resto del título Algorithms and Practice
Mención de responsabilidad, etc. by Jindong Wang, Yiqiang Chen
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st ed 2023
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer Nature
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2023
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Machine Learning: Foundations Methodologies and Applications
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2730-9916
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Part I. Foundations of Transfer Learning -- Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. From Machine Learning to Transfer Learning -- Chapter 3. Overview of Transfer Learning Algorithms -- Chapter 4. Instance Weighting Methods -- Chapter 5. Statistical Feature Transformation Methods -- Chapter 6. Geometrical Feature Transformation Methods -- Chapter 7. Theory, Evaluation, and Model Selection -- Part II. Modern Transfer Leaning -- Chapter 8. Pre-training and Fine-tuning -- Chapter 9. Deep Transfer Learning -- Chapter 10. Adversarial Transfer Learning -- Chapter 11. Generalization in Transfer Learning -- Chapter 12. Safe & Robust Transfer Learning -- Chapter 13. Transfer Learning in Complex Environments -- Chapter 14. Low-resource Learning -- Part III. Applications -- Chapter 15. Transfer Learning for Computer Vision -- Chapter 16. Transfer Learning for Natural language Processing -- Chapter 17. Transfer Learning for Speech Recognition -- Chapter 18. Transfer Learning for Activity Recognition -- Chapter 19. Federated Learning for Personalized Healthcare -- Chapter 20. Concluding Remarks.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. 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.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2023
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
9 (RLIN) 690179
Nombre de persona Chen, Yiqiang
Término indicativo de función/relación autor
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-19-7584-4
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 02/2024
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene Bastante
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 11/11/2019 En línea   Q325.5 2023 EB eBook04012404 24/01/2024 24/01/2024 LIBRO-E NO PRÉSTAMO