Advanced Analytics and Deep Learning models: Авторская группа
Книга предлагает читателям глубокое понимание концепций и технологий, связанных с важностью аналитики и глубокого обучения во многих полезных приложениях, таких как электронная медицина, транспорт, сельское хозяйство, фондовый рынок и т. д. Анализ продвинутой аналитики - это смесь машинного обучения, искусственного интеллекта, графа, исследования текстов, интеллектуального анализа данных. Это подход к анализу данных. Простой анализ бизнеса - полуавтономный и автономный анализ данных с использованием различных методов и инструментов (Beyond Traditional Business Intelligence). Однако глубокое обучение и анализ данных - это основные центры развития науки о данных. Почти все частные и государственные организации собирают огромные объемы специфических для области данных. Многие малые и крупные компании анализируют большие объемы данных для существующих и будущих технологий. Глубокое обучение также исследует большие объемы неконтролируемых данных, делая его более полезным и эффективным для больших данных. Глуболое обучение можно использовать для решения всех видов проблем и задач, которые включают в себя сбор непомеченных и категоризованных необработанных данных, извлечение сложных моделей из большого количества данных, быстрое получение информации, маркировка данных и т.д. Эта книга содержит 16 глав по искусственному интеллекту, машинному обучению, глубокому обучению и их использованию во многих полезных отраслях, таких как прогнозирование фондового рынка, система рекомендаций для лучшей селекции услуг, электронная медицина, телемедицина, транспортировка. В книге также есть главы об инновациях и будущих возможностях в области облачных вычислений и искусственного интеллекта. Книга рассчитана на исследователей в области искусственного интеллекта, больших данных, компьютерных наук и электронной инженерии, а также инженеров-практиков в здравоохранении, телемедицине, транспорте и финансовом секторе. Книга также станет отличным источником знаний для разработчиков программного обеспечения и начинающих изучать сферу передовой аналитики в глубинном обучении.
Эта книга содержит 16 глав об искусственном интеллекте, машинном обучении, глубоком обучении и их применении во многих полезных секторах, таких как прогнозирование фондового рынка, система рекомендаций по лучшему выбору услуг, здравоохранение, телемедицина, транспорт. В книге также рассмотрены инновации и возможности будущего с помощью тумана / облака и искусственного интеллекта.
В книге содержится подробное понимание концепций и технологий, связанных с важностью аналитики и глубокого обучения для многих полезных приложений в реальном мире, таких как здравоохранение в электронной форме, транспорт, сельское хозяйство, фондовый рынок и т.д.
Аудитория этой книги включает исследователей в области искусственного интеллекта, "больших данных", компьютерных наук и электронного проектирования, а также инженеров в промышленности, занимающихся здравоохранением, телемедициной, транспортом и финансовым сектором. Книга также будет полезна инженерам - программистам и начинающим студентам, изучающим область продвинутой аналитики в глубоком обучении.
#программы
