Handbook of Research on Machine Learning: Foundations and Applications
Dieser Band nimmt den Leser mit auf eine technologische Reise zu den Fortschritten des maschinellen Lernens und beleuchtet die systematischen Veränderungen bei Algorithmen, Herausforderungen und Einschränkungen.
Die technologischen Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens haben verschiedene Bereiche wie Transport, Landwirtschaft, Finanzwesen, Wetterüberwachung und andere revolutioniert und verändert. Dieses Buch bringt Forscher, Autoren, Industrielle und Akademiker zusammen, um eine große Auswahl an Themen im Bereich ML abzudecken, angefangen bei den Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zu spezifischen Anwendungen im Gesundheitswesen und der industriellen Automatisierung.
Das Buch beginnt mit einem Überblick über Ethik, Sicherheit und Datenschutz, zukünftige Richtungen und Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens sowie einer systematischen Übersicht über Deep-Learning-Techniken und vermittelt ein Verständnis für den Aufbau generativer adverser Netzwerke. In den Kapiteln wird die prädiktive Datenanalyse für Gesundheitsfragen untersucht. Das Buch fügt auch eine Makro-Dimension hinzu, indem es die industriellen Anwendungen des maschinellen Lernens hervorhebt, z.
B. in der Stahlindustrie, bei der städtischen Informationsbeschaffung, bei der Müllerkennung, bei der Messung der Luftverschmutzung, bei Börsenvorhersagen, bei der Erkennung von Fischen unter Wasser, bei der Vorhersage von Fake News und mehr.
| ISBN: | 9781774638682 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 564 |
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