Deep learning big data (213 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Scientific Study from the year 2025 in the subject Computer Sciences - Artificial Intelligence, , language: English, abstract: In recent times, developments in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have propelled improvements in systems and control engineering. We exist in a time of extensive data, where AI and ML can evaluate large volumes of information instantly to enhance efficiency and precision in decisions based on data. In control engineering, for instance, AI algorithms can anticipate system behaviors and autonomously modify controls to enhance performance for better efficiency and dependability. ML models, with their ability to learn, consistently enhance their predictions and choices as they handle additional data, enabling systems to dynamically adjust to evolving environments and operational circumstances. This swift adjustment enhances the functions of current systems and enables the creation of groundbreaking solutions, like self-driving cars and intelligent power grids, which were previously deemed unfeasible.The rapid expansion of digital data has propelled significant advancements in Big Data analytics, Machine Learning, and Deep Learning. These technologies are increasingly integrated across industries, facilitating automated decision-making, predictive modeling, and advanced pattern recognition. This chapter provides an in-depth review of recent progress in these domains, emphasizing breakthroughs in scalable data processing frameworks, cloud and edge computing, AutoML, explainable AI, transformer architectures, self-supervised learning, and generative models. Furthermore, it explores key applications in healthcare, finance, and autonomous systems, along with challenges such as data privacy, ethical concerns, and computational constraints. The discussion concludes with future directions, highlighting the potential of federated learning, neuromorphic computing, and novel algorithmic improvements to further expand AI's impact across disciplines.…
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Machine Learning, Deep Learning, Big Data and Internet of Things for Healthcare
Patel, Govind Singh (EDT); Nayak, Seema (EDT); Chaudhary, Sunil Kumar (EDT)
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Paperback. Zustand: New. This book reviews that narrate the development of current technologies under the theme of the emerging concept of healthcare, specifically in terms of what makes healthcare more efficient and effective with the help of high-precision algorithms. The mechanism that drives it is machine learning, deep learning, big data, and Internet of Things (IoT)-the scientific field that gives machines the ability to learn without being strictly programmed. It has emerged together with big data technologies and high-performance computing to create new opportunities to unravel, quantify, and understand data-intensive processes in healthcare operational environments.This book offers comprehensive coverage of the most essential topics, including:Introduction to e-monitoring for healthcareCase studies based on big data and healthcareIntelligent learning analytics in healthcare sectors using machine learning and IoTIdentifying diseases and diagnosis using machine learning and IoTDeep learning architecture and framework for healthcare using IoTKnowledge discovery from big data of healthcare-related processingBig data and IoT in healthcareRole of IoT in sustainable healthcareA heterogeneous IoT-based application for remote monitoring of physiological and environmental parameters.…
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Integrating Deep Learning Algorithms to Overcome Challenges in Big Data Analytics
Sujatha, R. (EDT); Aarthy, S. L. (EDT); Vettriselvan, R. (EDT)
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Verlag: CRC Press, 2024
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Patel, Govind Singh (EDT); Nayak, Seema (EDT); Chaudhary, Sunil Kumar (EDT)
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Integrating Deep Learning Algorithms to Overcome Challenges in Big Data Analytics
Sujatha, R. (EDT); Aarthy, S. L. (EDT); Vettriselvan, R. (EDT)
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