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...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
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| Další autoři: | , |
| Médium: | Kniha |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Cham, Suiza :
Springer,
2022, c2022
|
| Edice: | (Studies in Big Data ;
91) |
| Témata: | |
| On-line přístup: | Ver documento en línea |
| Tagy: |
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| 520 | |a 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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