Machine intelligence computer vision (62 Ergebnisse)
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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Computer Vision for Electronics Manufacturing (Advances in Computer Vision and Machine Intelligence)
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Machine Intelligence: Computer Vision and Natural Language Processing
Raj, Pethuru (Editor)/ Soundarabai, P. Beaulah (Editor)/ Augustine, Peter (Editor)
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Paperback. Zustand: Brand New. 342 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Artificial Intelligence in Medical Sciences and Psychology | With Application of Machine Language, Computer Vision, and NLP Techniques | Tshepo Chris Nokeri | Taschenbuch | xi | Englisch | 2022 | Apress | EAN 9781484282168 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media…, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2014
Serie: Buch 32 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Serie: Buch 32 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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paperback. Zustand: Very Good.
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hardcover. Zustand: Fine.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Get started with artificial intelligence for medical sciences and psychology. This book will help healthcare professionals and technologists solve problems using machine learning methods, computer vision, and natural language processing (NLP) techniq…ues. The book covers ways to use neural networks to classify patients with diseases. You will know how to apply computer vision techniques and convolutional neural networks (CNNs) to segment diseases such as cancer (e.g., skin, breast, and brain cancer) and pneumonia. The hidden Markov decision making process is presented to help you identify hidden states of time-dependent data. In addition, it shows how NLP techniques are used in medical records classification. This book is suitable for experienced practitioners in varying medical specialties (neurology, virology, radiology, oncology, and more) who want to learn Python programming to help them work efficiently. It is also intended for data scientists, machine learning engineers, medical students, and researchers.What You Will Learn Apply artificial neural networks when modelling medical data Know the standard method for Markov decision making and medical data simulation Understand survival analysis methods for investigating data from a clinical trial Understand medical record categorization Measure personality differences using psychological models Who This Book Is ForMachine learning engineers and software engineers working on healthcare-related projects involving AI, including healthcare professionals interested in knowing how AI can improve their work setting.
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Anbieter: Buchpark, Trebbin, DeutschlandBuchpark
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Get started with artificial intelligence for medical sciences and psychology. This book will help healthcare professionals and technologists solve problems using machine learning methods, computer vision, and natural language processing (NLP)… techniques. The book covers ways to use neural networks to classify patients with diseases. You will know how to apply computer vision techniques and convolutional neural networks (CNNs) to segment diseases such as cancer (e.g., skin, breast, and brain cancer) and pneumonia. The hidden Markov decision making process is presented to help you identify hidden states of time-dependent data. In addition, it shows how NLP techniques are used in medical records classification. This book is suitable for experienced practitioners in varying medical specialties (neurology, virology, radiology, oncology, and more) who want to learn Python programming to help them work efficiently. It is also intended for data scientists, machine learning engineers, medical students, and researchers.What You Will Learn Apply artificial neural networks when modelling medical data Know the standard method for Markov decision making and medical data simulation Understand survival analysis methods for investigating data from a clinical trial Understand medical record categorization Measure personality differences using psychological models Who This Book Is ForMachine learning engineers and software engineers working on healthcare-related projects involving AI, including healthcare professionals interested in knowing how AI can improve their work setting.
