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Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Demystifying Big Data And Machine Learning For Healthcare
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Demystifying Big Data, Machine Learning, and Deep Learning for Healthcare Analytics
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. Provides a comprehensive reference for biomedical engineers, computer scientists, advanced industry practitioners, researchers, and clinicians to understand and develop healthcare analytics using advanced tools and technologies Includes in.
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Demystifying Big Data, Machine Learning, and Deep Learning for Healthcare Analytics
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science Publishing Co Inc Jun 2021, 2021
ISBN 10: 0128216336 ISBN 13: 9780128216330
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Demystifying Big Data, Machine Learning, and Deep Learning for Healthcare Analytics presents the changing world of data utilization, especially in clinical healthcare. Various techniques, methodologies, and algorithms are presented in this book to organize data in a structured manner that will assist physicians in the care of patients and help biomedical engineers and computer scientists understand the impact of these techniques on healthcare analytics. The book is divided into two parts: Part 1 covers big data aspects such as healthcare decision support systems and analytics-related topics. Part 2 focuses on the current frameworks and applications of deep learning and machine learning, and provides an outlook on future directions of research and development. The entire book takes a case study approach, providing a wealth of real-world case studies in the application chapters to act as a foundational reference for biomedical engineers, computer scientists, healthcare researchers, and clinicians.
