Automated Machine Learning and Meta-Learning for Multimedia / Zhu, Wenwu  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Automated Machine Learning and Meta-Learning for Multimedia Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhu, Wenwu, Autor ; Wang, Xin, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXVII, 224 p. 67 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-88132-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas multimedia  Aprendizaje automático  Sistemas de información multimedia Índice Dewey: 006.7 Sistemas multimedia Resumen: Este libro difunde y promueve el progreso de la investigación reciente y el desarrollo de fronteras sobre AutoML y metaaprendizaje, así como sus aplicaciones en campos relacionados con la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la multimedia y la minería de datos. Se trata de direcciones de investigación apasionantes y de rápido crecimiento en el campo general del aprendizaje automático. Los autores abogan por hallazgos de investigación novedosos y de alta calidad y soluciones innovadoras a los desafiantes problemas de AutoML y metaaprendizaje. Este tema está en el centro del alcance de la inteligencia artificial y es atractivo para una audiencia tanto del mundo académico como de la industria. Este libro es muy accesible para toda la comunidad de aprendizaje automático, incluidos: investigadores, estudiantes y profesionales interesados ​​en AutoML, metaaprendizaje y sus aplicaciones en multimedia, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y tareas relacionadas con la minería de datos. El libro es autónomo y está diseñado para audiencias introductorias e intermedias. No se requieren conocimientos previos especiales para leer este libro. Nota de contenido: Automated Machine Learning -- Meta-learning -- Automated Machine Learning for Multimedia -- Meta-learning for Multimedia -- Future Research Directions. 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 Automated Machine Learning and Meta-Learning for Multimedia [documento electrónico] / Zhu, Wenwu, Autor ; Wang, Xin, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXVII, 224 p. 67 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-88132-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas multimedia  Aprendizaje automático  Sistemas de información multimedia Índice Dewey: 006.7 Sistemas multimedia Resumen: Este libro difunde y promueve el progreso de la investigación reciente y el desarrollo de fronteras sobre AutoML y metaaprendizaje, así como sus aplicaciones en campos relacionados con la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la multimedia y la minería de datos. Se trata de direcciones de investigación apasionantes y de rápido crecimiento en el campo general del aprendizaje automático. Los autores abogan por hallazgos de investigación novedosos y de alta calidad y soluciones innovadoras a los desafiantes problemas de AutoML y metaaprendizaje. Este tema está en el centro del alcance de la inteligencia artificial y es atractivo para una audiencia tanto del mundo académico como de la industria. Este libro es muy accesible para toda la comunidad de aprendizaje automático, incluidos: investigadores, estudiantes y profesionales interesados ​​en AutoML, metaaprendizaje y sus aplicaciones en multimedia, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y tareas relacionadas con la minería de datos. El libro es autónomo y está diseñado para audiencias introductorias e intermedias. No se requieren conocimientos previos especiales para leer este libro. Nota de contenido: Automated Machine Learning -- Meta-learning -- Automated Machine Learning for Multimedia -- Meta-learning for Multimedia -- Future Research Directions. 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

Online Social Media Content Delivery / Wang, Zhi  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Online Social Media Content Delivery : A Data-Driven Approach Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wang, Zhi, Autor ; Zhu, Wenwu, Autor ; Yang, Shiqiang, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XI, 109 p. 64 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-2774-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Software de la aplicacion  Inteligencia artificial  Ciencias sociales  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Este libro explica cómo utilizar un enfoque basado en datos para diseñar estrategias para la entrega de contenido en redes sociales. Primero, presenta a los lectores cómo la información social se puede recopilar de manera efectiva para el análisis de big data, lo que proporciona inteligencia en la entrega de contenido. En segundo lugar, el libro describe modelos basados ​​en datos para capturar la difusión de información en las redes sociales en línea y la propagación y popularidad del contenido de las redes sociales, antes de presentar modelos de predicción para la entrega de contenido de las redes sociales. Al abordar los aspectos de asignación de recursos y replicación de contenido de la entrega de contenido de redes sociales, el libro presenta las últimas estrategias basadas en datos. Para terminar, describe una serie de posibles direcciones de investigación con respecto a la distribución de contenidos en las redes sociales. Nota de contenido: Introduction -- Social Media Big Data -- Social Propagation and Social Popularity -- Social Media Content Delivery -- Conclusion and Future Research Directions. 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 Online Social Media Content Delivery : A Data-Driven Approach [documento electrónico] / Wang, Zhi, Autor ; Zhu, Wenwu, Autor ; Yang, Shiqiang, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XI, 109 p. 64 ilustraciones. ISBN : 978-981-10-2774-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Software de la aplicacion  Inteligencia artificial  Ciencias sociales  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Este libro explica cómo utilizar un enfoque basado en datos para diseñar estrategias para la entrega de contenido en redes sociales. Primero, presenta a los lectores cómo la información social se puede recopilar de manera efectiva para el análisis de big data, lo que proporciona inteligencia en la entrega de contenido. En segundo lugar, el libro describe modelos basados ​​en datos para capturar la difusión de información en las redes sociales en línea y la propagación y popularidad del contenido de las redes sociales, antes de presentar modelos de predicción para la entrega de contenido de las redes sociales. Al abordar los aspectos de asignación de recursos y replicación de contenido de la entrega de contenido de redes sociales, el libro presenta las últimas estrategias basadas en datos. Para terminar, describe una serie de posibles direcciones de investigación con respecto a la distribución de contenidos en las redes sociales. Nota de contenido: Introduction -- Social Media Big Data -- Social Propagation and Social Popularity -- Social Media Content Delivery -- Conclusion and Future Research Directions. 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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