| 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. |
| Palabras clave: |
Inteligencia Computacional Procesamiento de datos Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| 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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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.
| Palabras clave: |
Inteligencia Computacional Procesamiento de datos Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| 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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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