Deep Learning in Data Analytics : Recent Techniques, Practices and Applications /
Contiene: Estudio sobre secuencias de acción discretas mediante inteligencia emocional profunda; Una novedosa técnica de eliminación de ruido influenciada por autocodificadores convolucionales profundos en mamografías; Un marco de alta seguridad a través del cerebro humano utilizando un algoritmo de...
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| Autor principal: | |
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| Otros autores: | , |
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Cham, Suiza :
Springer,
2022, c2022
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| Colección: | (Studies in Big Data ;
91) |
| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
| Etiquetas: |
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| Resumen: | Contiene: Estudio sobre secuencias de acción discretas mediante inteligencia emocional profunda; Una novedosa técnica de eliminación de ruido influenciada por autocodificadores convolucionales profundos en mamografías; Un marco de alta seguridad a través del cerebro humano utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo con modelo de mezcla de algoritmos; Marco de conocimiento para el aprendizaje profundo: cardiopatías congénitas; Segmentación automática de imágenes mediante SVM basado en ranking en una red neuronal convolucional en una imagen de fondo de ojo diabético; Aprendizaje profundo en la atención médica; Sobre el estudio de algoritmos de aprendizaje automático para aplicaciones en el sector salud; Un enfoque de análisis predictivo de datos para obtener información sobre bases de datos de atención médica; Un estudio sobre metodologías de aprendizaje profundo en aplicaciones recientes; Un estudio exhaustivo de un sistema de recomendación que preserva la privacidad mediante filtrado colaborativo; Un estudio comparativo de algoritmos de entrenamiento de redes neuronales híbridas basados en algoritmos inspirados en la naturaleza para la clasificación de datos; Detección de fraudes anómalos con tarjetas de crédito mediante aprendizaje profundo; Aplicación del aprendizaje profundo para la gestión energética en redes inteligentes; Optimización de costes del control de calidad del software; Enfoque analítico para la seguridad de la nube empresarial sensible. |
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| Descripción física: | 1 libro electrónico en línea (XX, 266 p.) 1 recurso en línea |
| Público: | 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-3-030-75855-4 |
| Acceso: | Licencias ilimitadas |