Advanced Intelligence Methods for Data Science and Optimization
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 167.99
-
65 616 Ft (62 492 Ft + 5% áfa)
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) 20% (cc. 13 123 Ft off)
- Kedvezményes ár 52 493 Ft (49 994 Ft + 5% áfa)
- A kedvezmény érvényes eddig: 2026. június 30.
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
65 616 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
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:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2026. szeptember 1.
- ISBN 9780443289408
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem250 oldal
- Méret 235x191 mm
- Súly 450 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
Advanced Intelligence Methods for Data Science and Optimization covers the latest research trends and applications of AI topics such as deep learning, reinforcement learning, evolutionary algorithms, Bayesian optimization, and swarm intelligence. The book is a comprehensive guide that provides readers with theoretical concepts and case studies for applying advanced intelligence methods to real-world problems. Authored by a team of renowned experts in the field, the book offers a holistic approach to understanding and applying intelligence methods across various domains.
It explores the fundamental concepts of data science and optimization, providing a strong foundation for readers to build upon, and will be a welcomed resource for AI researchers, data scientists, engineers, and developers on key topics such as evolutionary optimization techniques, reinforcement learning, Natural Language Processing, Bayesian optimization, advanced analytics for large-scale data, fuzzy logic, quantum computing, graph theory, convex optimization, differential evolution, and more.
Tartalomjegyzék:
1. Introduction to Deep Learning: Concepts, Applications, and Challenges
2. Evolutionary Optimization Techniques: Principles, Algorithms, and Real-World Applications
3. Reinforcement Learning for Decision Making in Complex Environments
4. Natural Language Processing: Techniques and Applications in Text Mining
5. Time Series Forecasting: Methods and Evaluation Metrics
6. Multi-Objective Optimization for Real-World Decision Making
7. Advanced Analytics for Large-Scale Data: Techniques and Tools
8. Image and Video Processing using Deep Learning: Applications and Challenges
9. Bayesian Optimization: Methods and Applications
10. Fuzzy Logic and its Applications in Data Science and Optimization
11. Quantum Computing for Data Science: Principles and Applications
12. Swarm Intelligence: Models, Algorithms, and Applications
13. Graph Theory and its Applications in Data Science and Optimization
14. Convex Optimization: Theory and Algorithms
15. Game Theory and its Applications in Data Science and Optimization
16. Clustering Techniques for Big Data: Methods and Applications
17. Anomaly Detection Techniques: Principles, Algorithms, and Applications
18. Differential Evolution: Principles, Variants, and Applications
19. Robust Optimization: Theory, Methods, and Applications
20. Neural Architecture Search: Concepts, Techniques, and Challenges
