Titre original :
Enabling AI Applications in Data Science
Contenu du livre :
Partie I : Intelligence artificielle et optimisation. - Algorithme stochastique du gradient proximal avec minibatchs Application aux modèles d'apprentissage à grande échelle.
- L'algorithme de recherche mentale humaine pour résoudre les problèmes d'optimisation. - Réduction des règles d'association redondantes à l'aide de la logique floue de type 2. - Identifiability of Discrete Concentration Graphical Models with a Latent Variable (Identifiabilité des modèles graphiques de concentration discrète avec une variable latente).
- Classification automatique des mutations génétiques par l'exploration de différents classifiers. - Vers l'intelligence artificielle : Concepts, applications et innovations.
- Partie II : Big Data et applications de l'intelligence artificielle. - Analyse approfondie, applications et enjeux futurs des réseaux neuronaux artificiels.
- Big Data et apprentissage profond dans la classification des maladies foliaires des plantes pour l'agriculture. - Machine Learning Cancer Diagnosis Based on Medical Image Size and Modalities (Apprentissage automatique du diagnostic du cancer basé sur la taille et les modalités des images médicales).
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783030520694 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 650 |
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