Automated Machine Learning and Industrial Applications
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The book provides a comprehensive understanding of Automated Machine Learning’s transformative potential across various industries, empowering users to seamlessly implement advanced machine learning solutions without needing extensive expertise.
Automated Machine Learning (AutoML) is a process to automate the responsibilities of machine learning concepts for real-world problems. The AutoML process is comprised of all steps, beginning with a raw dataset and concluding with the construction of a machine learning model for deployment. The purpose of AutoML is to allow non-experts to work with machine learning models and techniques without requiring much knowledge in machine learning. This advancement enables data scientists to produce the easiest solutions and most accurate results within a short timeframe, allowing them to outperform normal machine learning models. Meta-learning, neural network architecture, and hyperparameter optimization, are applied based on AutoML.
Automated Machine Learning and Industrial Applications offers an overview of the basic architecture, evolution, and applications of AutoML. Potential applications in healthcare, banking, agriculture, aerospace, and security are discussed in terms of their frameworks, implementation, and evaluation. This book also explores the AutoML ecosystem, its integration with blockchain, and various open-source tools available on the AutoML platform. It serves as a practical guide for engineers and data scientists, offering valuable insights for decision-makers looking to integrate machine learning into their workflows.
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Audience
Data and computer scientists, research scholars, professionals, and industrialists interested in technology for Industry 4.0 applications.
E. Gangadevi, PhD is an assistant professor in the Department of Computer Science at Loyola College, Chennai, India. She has published two patents, six books, over 18 research papers in international journals, and many book chapters. Her areas of research are machine learning, deep learning, IoT, and cloud computing.
M. Lawanya Shri, PhD is an associate professor in the School of Information Technology and Engineering at Vellore Institute of Technology, India. She has published two books, two patents, and over 50 articles and papers in refereed journals and international conferences. Her research interests include blockchain technology, machine learning, cloud computing, and IOT.
Balamurugan Balusamy, PhD is an associate dean at Shiv Nadar University, Delhi, India with over 12 years of teaching experience. He has published more than 200 papers in international journals, 80 books, and given over 195 talks at various international events and symposia. His contributions focus on engineering education, blockchain, and data sciences.
Rajesh Kumar Dhanaraj, PhD is a professor in the School of Computing Science and Engineering at Symbiosis University, Pune, India. He has contributed to over 25 books on various technologies, 21 patents, and 53 articles and papers in various refereed journals and conferences. His research interests include machine learning, cyber-physical systems, and wireless sensor networks.
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Conor Kenny
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Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Kennys Bookstore, The Museum at Tall Timbers, 2707 Olney - Sandy Spring Road, 20832, Olney, Maryland, U.S.A., +353 91709350, mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie können auch eine andere eindeutige Erklärung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausfüllen und übermitteln. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverzüglich (z. B. per E-Mail) eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs übermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
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Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren. Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
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ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
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