Advances in Big Data / Angelov, Plamen ; Manolopoulos, Yannis ; Iliadis, Lazaros ; Roy, Asim ; Vellasco, Marley  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Advances in Big Data : Proceedings of the 2nd INNS Conference on Big Data, October 23-25, 2016, Thessaloniki, Greece Tipo de documento: documento electrónico Autores: Angelov, Plamen, ; Manolopoulos, Yannis, ; Iliadis, Lazaros, ; Roy, Asim, ; Vellasco, Marley, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XVII, 348 p. 101 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-47898-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 Resumen: El libro ofrece una instantánea oportuna de las tecnologías de redes neuronales como un componente importante de las plataformas de análisis de big data. Promueve nuevos avances y direcciones de investigación en enfoques algorítmicos eficientes e innovadores para analizar big data (por ejemplo, redes profundas, algoritmos inspirados en la naturaleza y en el cerebro); implementaciones en diferentes plataformas informáticas (por ejemplo, neuromórficas, unidades de procesamiento de gráficos (GPU), nubes, clústeres); y aplicaciones de análisis de big data para resolver problemas del mundo real (por ejemplo, predicción del tiempo, transporte, gestión de energía). El libro, que informa sobre la segunda edición de la Conferencia INNS sobre Big Data, celebrada del 23 al 25 de octubre de 2016 en Salónica, Grecia, describe una interesante aventura colaborativa de redes neuronales con big data y otras tecnologías de aprendizaje. Nota de contenido: Predicting human behavior based on web search activity: Greek referendum of 2015 -- Compact Video Description and Representation for Automated Summarization of Human Activities -- Attribute Learning for Network Intrusion Detection -- A Fast Deep Convolutional Neural Network for face detection in Big Visual Data -- Learning Symbols by Neural Network -- Designing HMMs models in the age of Big Data -- Extended Formulations for Online Action Selection on Big Action Sets -- Multi-Task Deep Neural Networks for Automated Extraction of Primary Site and Laterality Information from Cancer Pathology Reports -- An infrastructure and approach for infering knowledge over Big Data in the Vehicle Insurance Industry -- Unified Retrieval Model of Big Data -- Adaptive Elitist Differential Evolution Extreme Learning Machines on Big Data: Intelligent Recognition of Invasive Species. Tipo de medio : Computadora Summary : The book offers a timely snapshot of neural network technologies as a significant component of big data analytics platforms. It promotes new advances and research directions in efficient and innovative algorithmic approaches to analyzing big data (e.g. deep networks, nature-inspired and brain-inspired algorithms); implementations on different computing platforms (e.g. neuromorphic, graphics processing units (GPUs), clouds, clusters); and big data analytics applications to solve real-world problems (e.g. weather prediction, transportation, energy management). The book, which reports on the second edition of the INNS Conference on Big Data, held on October 23–25, 2016, in Thessaloniki, Greece, depicts an interesting collaborative adventure of neural networks with big data and other learning technologies. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Big Data : Proceedings of the 2nd INNS Conference on Big Data, October 23-25, 2016, Thessaloniki, Greece [documento electrónico] / Angelov, Plamen, ; Manolopoulos, Yannis, ; Iliadis, Lazaros, ; Roy, Asim, ; Vellasco, Marley,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVII, 348 p. 101 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-47898-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 Resumen: El libro ofrece una instantánea oportuna de las tecnologías de redes neuronales como un componente importante de las plataformas de análisis de big data. Promueve nuevos avances y direcciones de investigación en enfoques algorítmicos eficientes e innovadores para analizar big data (por ejemplo, redes profundas, algoritmos inspirados en la naturaleza y en el cerebro); implementaciones en diferentes plataformas informáticas (por ejemplo, neuromórficas, unidades de procesamiento de gráficos (GPU), nubes, clústeres); y aplicaciones de análisis de big data para resolver problemas del mundo real (por ejemplo, predicción del tiempo, transporte, gestión de energía). El libro, que informa sobre la segunda edición de la Conferencia INNS sobre Big Data, celebrada del 23 al 25 de octubre de 2016 en Salónica, Grecia, describe una interesante aventura colaborativa de redes neuronales con big data y otras tecnologías de aprendizaje. Nota de contenido: Predicting human behavior based on web search activity: Greek referendum of 2015 -- Compact Video Description and Representation for Automated Summarization of Human Activities -- Attribute Learning for Network Intrusion Detection -- A Fast Deep Convolutional Neural Network for face detection in Big Visual Data -- Learning Symbols by Neural Network -- Designing HMMs models in the age of Big Data -- Extended Formulations for Online Action Selection on Big Action Sets -- Multi-Task Deep Neural Networks for Automated Extraction of Primary Site and Laterality Information from Cancer Pathology Reports -- An infrastructure and approach for infering knowledge over Big Data in the Vehicle Insurance Industry -- Unified Retrieval Model of Big Data -- Adaptive Elitist Differential Evolution Extreme Learning Machines on Big Data: Intelligent Recognition of Invasive Species. Tipo de medio : Computadora Summary : The book offers a timely snapshot of neural network technologies as a significant component of big data analytics platforms. It promotes new advances and research directions in efficient and innovative algorithmic approaches to analyzing big data (e.g. deep networks, nature-inspired and brain-inspired algorithms); implementations on different computing platforms (e.g. neuromorphic, graphics processing units (GPUs), clouds, clusters); and big data analytics applications to solve real-world problems (e.g. weather prediction, transportation, energy management). The book, which reports on the second edition of the INNS Conference on Big Data, held on October 23–25, 2016, in Thessaloniki, Greece, depicts an interesting collaborative adventure of neural networks with big data and other learning technologies. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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