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mods: Machine Learning Algorithms and Applications Srinivas, Mettu creator (edición y prefacio) Sucharitha, G. (edición y prefacio) Matta, Anjanna (edición y prefacio) text monographic ING 1 libro electrónico en línea (XVII, 355 p.) 1 recurso en línea 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. 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…