Data Science / Verma, Gyanendra K. ; Soni, Badal ; Bourennane, Salah ; Ramos, Alexandre C. B.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Data Science : Theory, Algorithms, and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Verma, Gyanendra K., ; Soni, Badal, ; Bourennane, Salah, ; Ramos, Alexandre C. B., Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXVII, 437 p. 239 ilustraciones, 166 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1616815-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Aprendizaje automático  Inteligencia artificial  Sistemas multimedia  Sistemas de información multimedia Índice Dewey: 006.31 Máquina de aprendizaje Resumen: Este libro está dirigido a un público con conocimientos básicos del aprendizaje profundo, sus arquitecturas y su aplicación en el dominio multimedia. La experiencia en aprendizaje automático es útil para explorar varios aspectos del aprendizaje profundo. Los modelos de aprendizaje profundo tienen un gran impacto en la investigación multimedia y elevaron sustancialmente el nivel de rendimiento en muchas de las evaluaciones estándar. Además, se abordan nuevos desafíos multimodales que los sistemas más antiguos no habrían podido afrontar. Sin embargo, es muy difícil comprender, y mucho menos guiar, el proceso de aprendizaje en las redes neuronales profundas; existe un aire de incertidumbre sobre qué y cómo aprenden exactamente estas redes. Al final del libro, los lectores comprenderán los diferentes enfoques, modelos y modelos previamente entrenados de aprendizaje profundo y estarán familiarizados con la implementación de varios algoritmos de aprendizaje profundo utilizando varios marcos y bibliotecas. Nota de contenido: A Deep Learning Technique for Real-Time Active Car Tracking with Quadrotor Luiz Gustavo Miranda Pinto, Wander Mendes Martins and Alexandre Carlos Brandão Ramos (Federal University of Itajuba – Unifei, Brazil) -- On fusion of NIR and VW information for cross-spectral iris matching Ritesh Vyas, Tirupathiraju Kanumuri, Gyanendra Sheoran and Pawan Dubey (National Institute of Technology Delhi, Delhi, India) -- Spark Enhanced Framework for Medical Phrase Embedding using Deep Neural Network Amol Bhopale and Ashish Tiwari (Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur, India) -- Performance Analysis of big.LITTLE System with various Branch Prediction Schemes Froila Rodrigues and Nitesh Guinde (Goa College of Engineering, Farmagudi, Ponda , GoaIndia) -- Two-stage Credit Scoring Model based on Evolutionary Feature Selection and Ensemble Neural Networks Diwakar Tripathi, Damodar Reddy Edla, Annushri Bablani and Venkatanareshbabu Kuppili (Madanapalle Institute of Technology & Science, Madanapalle, A.P., India) -- Image Processing and Deep Learning for Drone Autonomous Indoor Flight Pedro Lucas de Brito, Wander Mendes Martins and Alexandre Carlos Brandão Ramos Federal University of Itajuba – Unifei, Brazil) -- Sensitivity Analysis of Multi Objective Fractional Programming using Genetic Algorithm Debasish Roy (IIT, Kharagpur, India). 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 Data Science : Theory, Algorithms, and Applications [documento electrónico] / Verma, Gyanendra K., ; Soni, Badal, ; Bourennane, Salah, ; Ramos, Alexandre C. B.,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XXVII, 437 p. 239 ilustraciones, 166 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1616815-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Aprendizaje automático  Inteligencia artificial  Sistemas multimedia  Sistemas de información multimedia Índice Dewey: 006.31 Máquina de aprendizaje Resumen: Este libro está dirigido a un público con conocimientos básicos del aprendizaje profundo, sus arquitecturas y su aplicación en el dominio multimedia. La experiencia en aprendizaje automático es útil para explorar varios aspectos del aprendizaje profundo. Los modelos de aprendizaje profundo tienen un gran impacto en la investigación multimedia y elevaron sustancialmente el nivel de rendimiento en muchas de las evaluaciones estándar. Además, se abordan nuevos desafíos multimodales que los sistemas más antiguos no habrían podido afrontar. Sin embargo, es muy difícil comprender, y mucho menos guiar, el proceso de aprendizaje en las redes neuronales profundas; existe un aire de incertidumbre sobre qué y cómo aprenden exactamente estas redes. Al final del libro, los lectores comprenderán los diferentes enfoques, modelos y modelos previamente entrenados de aprendizaje profundo y estarán familiarizados con la implementación de varios algoritmos de aprendizaje profundo utilizando varios marcos y bibliotecas. Nota de contenido: A Deep Learning Technique for Real-Time Active Car Tracking with Quadrotor Luiz Gustavo Miranda Pinto, Wander Mendes Martins and Alexandre Carlos Brandão Ramos (Federal University of Itajuba – Unifei, Brazil) -- On fusion of NIR and VW information for cross-spectral iris matching Ritesh Vyas, Tirupathiraju Kanumuri, Gyanendra Sheoran and Pawan Dubey (National Institute of Technology Delhi, Delhi, India) -- Spark Enhanced Framework for Medical Phrase Embedding using Deep Neural Network Amol Bhopale and Ashish Tiwari (Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur, India) -- Performance Analysis of big.LITTLE System with various Branch Prediction Schemes Froila Rodrigues and Nitesh Guinde (Goa College of Engineering, Farmagudi, Ponda , GoaIndia) -- Two-stage Credit Scoring Model based on Evolutionary Feature Selection and Ensemble Neural Networks Diwakar Tripathi, Damodar Reddy Edla, Annushri Bablani and Venkatanareshbabu Kuppili (Madanapalle Institute of Technology & Science, Madanapalle, A.P., India) -- Image Processing and Deep Learning for Drone Autonomous Indoor Flight Pedro Lucas de Brito, Wander Mendes Martins and Alexandre Carlos Brandão Ramos Federal University of Itajuba – Unifei, Brazil) -- Sensitivity Analysis of Multi Objective Fractional Programming using Genetic Algorithm Debasish Roy (IIT, Kharagpur, India). 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

---

1 (1 - 1 / 1) Par page : 25 50 100 200