Neuware -This book discusses the current research and concepts in data science and how these can be addressed using different nature-inspired optimization techniques. Focusing on various data science problems, including classification, clustering, forecasting, and deep learning, it explores how researchers are using nature-inspired optimization techniques to find solutions to these problems in domains such as disease analysis and health care, object recognition, vehicular ad-hoc networking, high-dimensional data analysis, gene expression analysis, microgrids, and deep learning. As such it provides insights and inspiration for researchers to wanting to employ nature-inspired optimization techniques in their own endeavors.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 312 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783030338220

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Bibliografische Details

Titel: Nature Inspired Computing for Data Science
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Jan 2021
Erscheinungsjahr: 2021
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3030338223
ISBN-13: 9783030338220
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 17 mm
Gewicht: 476 Gramm

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Inhaltsangabe

This book discusses the current research and concepts in data science and how these can be addressed using different nature-inspired optimization techniques. Focusing on various data science problems, including classification, clustering, forecasting, and deep learning, it explores how researchers are using nature-inspired optimization techniques to find solutions to these problems in domains such as disease analysis and health care, object recognition, vehicular ad-hoc networking, high-dimensional data analysis, gene expression analysis, microgrids, and deep learning. As such it provides insights and inspiration for researchers to wanting to employ nature-inspired optimization techniques in their own endeavors.

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