How Machine Learning is Innovating Today's World : A Concise Technical Guide /
Contiene: I. Aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP): 1) Un análisis exhaustivo de varias técnicas de tokenización y modelo secuencia a secuencia en el procesamiento del lenguaje natural; 2) Una revisión sobre el análisis de texto utilizando NLP; 3) Generación y clasificación de tex...
Furkejuvvon:
| Eará dahkkit: | |
|---|---|
| Materiálatiipa: | Girji |
| Giella: | eaŋgalasgiella |
| Almmustuhtton: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2024, c2024
|
| Fáttát: | |
| Liŋkkat: | Ver documento en línea |
| Fáddágilkorat: |
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
|
| Čoahkkáigeassu: | Contiene: I. Aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP): 1) Un análisis exhaustivo de varias técnicas de tokenización y modelo secuencia a secuencia en el procesamiento del lenguaje natural; 2) Una revisión sobre el análisis de texto utilizando NLP; 3) Generación y clasificación de texto en NLP; 4) Predicción de género de libros mediante NLP; 5) Detección de estado de ánimo mediante tokenización; 6) Conversión de pseudocódigo a código. II. Aplicaciones de aprendizaje automático en dominios específicos: 7) Evaluación y legibilidad del idioma inglés utilizando modelos de aprendizaje automático; 8) Aprendizaje automático en la maximización del rendimiento del algodón con especial referencia a la selección de fertilizantes; 9) Enfoques de aprendizaje automático para la catálisis; 10) Clasificación de enfermedades del ganado utilizando algoritmos de aprendizaje automático; 11) Técnicas de mejora de imágenes para modificar una imagen con aplicación de aprendizaje automático; 12) Ingeniería de software en aplicaciones de aprendizaje automático; 13) Aplicaciones de aprendizaje automático en sistemas de gestión de baterías; 14) Aplicaciones de aprendizaje automático en atención médica; 15) Mejora de la gestión de recursos en agricultura de precisión a través de la optimización de riego basada en IA; 16) Una revisión en profundidad sobre la infusión de aprendizaje automático en un sistema de producción agrícola. III. Inteligencia artificial y técnicas de optimización: 17) Enfoque de aprendizaje por refuerzo en la gestión de la cadena de suministro; 18) Enfoque alternativo para resolver ecuaciones diferenciales utilizando redes neuronales artificiales con técnicas de optimización; 19) Aplicaciones impulsadas por GPT-3 y DALL-E; 20) Nueva variación del problema de programación de exámenes utilizando coloración de grafos. IV. Temas emergentes en aprendizaje automático: 21) Un estudio comparativo de diferentes técnicas de convertidor de consulta de texto a SQL; 22) Elección de líder basada en confianza en redes ad-hoc voladoras; 23) Un estudio sobre el dominio de aplicación de los sistemas de recomendación; 24) Nuevo enfoque sobre modelos de colas M/M/c/K a través de números neutrosóficos lingüísticos de valor único y percepción utilizando una técnica de programación no lineal; 25) El auge de los vídeos de noticias generados por IA. |
|---|---|
| Olgguldas hápmi: | 1 libro electrónico en línea (XVIII, 456 p.) 1 recurso en línea |
| Álbmot: | Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática |
| ISBN: | 9781394214150 |
| Beassan: | Licencias ilimitadas |