Machine Learning Applications
Emerging Trends
Sorozatcím: De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence; 5;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 24.95
-
10 348 Ft (9 855 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. 2 070 Ft off)
- Kedvezményes ár 8 278 Ft (7 884 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
10 348 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
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 De Gruyter
- Megjelenés dátuma 2022. január 31.
- Kötetek száma Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
- ISBN 9783110777055
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem153 oldal
- Méret 240x170 mm
- Súly 451 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 50 Illustrations, black & white 233
Kategóriák
Hosszú leírás:
The publication is attempted to address emerging trends in machine learning applications. Recent trends in information identification have identified huge scope in applying machine learning techniques for gaining meaningful insights. Random growth of unstructured data poses new research challenges to handle this huge source of information. Efficient designing of machine learning techniques is the need of the hour. Recent literature in machine learning has emphasized on single technique of information identification. Huge scope exists in developing hybrid machine learning models with reduced computational complexity for enhanced accuracy of information identification. This book will focus on techniques to reduce feature dimension for designing light weight techniques for real time identification and decision fusion. Key Findings of the book will be the use of machine learning in daily lives and the applications of it to improve livelihood. However, it will not be able to cover the entire domain in machine learning in its limited scope. This book is going to benefit the research scholars, entrepreneurs and interdisciplinary approaches to find new ways of applications in machine learning and thus will have novel research contributions. The lightweight techniques can be well used in real time which will add value to practice.
Több
Quantum Computing: Back Action 2006
50 255 Ft
44 224 Ft