Machine Learning Algorithms and Applications /
Contiene: I. Aprendizaje automático para aplicaciones industriales: 1) Una aplicación de visualización basada en aprendizaje para la evaluación de la calidad del aire durante la pandemia de COVID-19 en servicios centrados en datos abiertos; 2) Conteo y clasificación automáticos de huevos de gusano d...
Tallennettuna:
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| Muut tekijät: | , |
| Aineistotyyppi: | Kirja |
| Kieli: | englanti |
| Julkaistu: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2021, c2021
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| Sarja: | (Sustainable Computing and Optimization)
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| Linkit: | Ver documento en línea |
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| 100 | |a Srinivas, Mettu |e (edición y prefacio) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Machine Learning Algorithms and Applications / |c Ed. y pref. de M. Srinivas, G. Sucharitha, A. Matta. |
| 264 | 4 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley, |c 2021, c2021 | |
| 264 | 2 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley [distribución], |c 2025 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XVII, 355 p.) | ||
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| 520 | |a Contiene: I. Aprendizaje automático para aplicaciones industriales: 1) Una aplicación de visualización basada en aprendizaje para la evaluación de la calidad del aire durante la pandemia de COVID-19 en servicios centrados en datos abiertos; 2) Conteo y clasificación automáticos de huevos de gusano de seda utilizando aprendizaje profundo; 3) Un sistema de predicción de velocidad del viento utilizando redes neuronales profundas; 4) Res-SE-net: impulsando el rendimiento de ResNets al mejorar las conexiones puente; 5) Alcanzando las notas de éxito del aprendizaje profundo; 6) Modelo de calificación crediticia de dos etapas basado en selección de características evolutiva y redes neuronales de conjunto; 7) Agrupación de características mejorada basada en bloques para resumen de video. II. Aprendizaje automático para sistemas de atención médica: 8) Detección y clasificación de arritmias cardíacas a partir de señales de ECG utilizando el clasificador XGBoost; 9) Enfoque basado en GSA para selección de genes a partir de datos de expresión genética de microarrays. III. Aprendizaje automático para sistemas de seguridad: 10) Sobre la fusión de información NIR y VW para coincidencia de iris espectral cruzada; 11) Detección de perfiles falsos en redes sociales; 12) Extracción de características de huellas dactilares mediante métodos convencionales y redes neuronales convolucionales; 13) Reconocimiento de expresiones faciales mediante la fusión de aprendizaje profundo y múltiples características. | ||
| 520 | |a IV. Aprendizaje automático para sistemas de clasificación y recuperación de información: 14) AnimNet: una red de clasificación de animales mediante aprendizaje profundo; 15) Un enfoque híbrido para la extracción de características de reseñas para realizar análisis de sentimiento; 16) Marco de red neuronal profunda mejorado con Spark para la incrustación de frases médicas; 17) Anonimización de imágenes mediante una red generativa adversaria convolucional profunda. | ||
| 521 | |a Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática | ||
| 649 | |a XX | ||
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| 700 | |a Sucharitha, G. |e (edición y prefacio) | ||
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