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Knowledge Engineering for Modern Information Systems - Anand Sharma - HBK New
Anbieter: Devils in the Detail Ltd, Oxford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Machine Learning and Data Science
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. S. Kautish, LBEF P. Agrawal, Univ. of Klagenfurt V. Madaan, LPU C. Gupta, Bhagwan Inst. of Techn. S. Nanda.
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Knowledge Engineering for Modern Information Systems: Methods, Models and Tools: 3 (Smart Computing Applications, 3)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Prateek Agrawal, PhD, completed his BTech in computer science engineering from Uttar Pradesh Technical University, Lucknow, India and MTech from ABV-IIITM, Gwalior, India. He also received his PhD from IKG-Punjab Technical University, Punjab, India. He has .
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Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. 2021. 1st Edition. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Machine Learning and Data Science: Fundamentals an d Applications
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 350 pages. 0.39x0.39x0.39 inches. In Stock.
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Machine Learning and Data Science : Fundamentals and Applications
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - MACHINE LEARNING AND DATA SCIENCEWritten and edited by a team of experts in the field, this collection of papers reflects the most up-to-date and comprehensive current state of machine learning and data science for industry, government, and academia.Machine learning (ML) and data science (DS) are very active topics with an extensive scope, both in terms of theory and applications. They have been established as an important emergent scientific field and paradigm driving research evolution in such disciplines as statistics, computing science and intelligence science, and practical transformation in such domains as science, engineering, the public sector, business, social science, and lifestyle. Simultaneously, their applications provide important challenges that can often be addressed only with innovative machine learning and data science algorithms.These algorithms encompass the larger areas of artificial intelligence, data analytics, machine learning, pattern recognition, natural language understanding, and big data manipulation. They also tackle related new scientific challenges, ranging from data capture, creation, storage, retrieval, sharing, analysis, optimization, and visualization, to integrative analysis across heterogeneous and interdependent complex resources for better decision-making, collaboration, and, ultimately, value creation.
