Advances in Intelligent Data and Information Processing (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. This book integrates practical engineering insights with cutting-edge AI/ML methodologies to address real-world intelligent data processing challenges, prioritizing actionable solutions over theoretical abstraction. By bridging algorithmic foundations with industry-specific use cases, it equips readers to translate technical concepts into deployable systems efficiently.Unlike traditional texts that silo theory and practice, this approach embeds hands-on implementation frameworks, including data preprocessing pipelines, model optimization techniques, and scalability strategies, directly within contextualized problem-solving scenarios. Covering core topics from edge AI deployment to large-scale data analytics, it spans both foundational principles and emerging trends like federated learning and real-time processing.Tailored for IT professionals, computer science practitioners, and engineering researchers, it also serves as a valuable resource for graduate students specializing in data science or intelligent systems. Ideal for upskilling, project reference, or curriculum supplementation, it empowers readers to tackle complex data-intensive tasks with confidence in academic, corporate, or R&D settings. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783032167040
- Titolo
- Advances in Intelligent Data and Information Processing (Paperback)
- Autore
- Witold Pedrycz
- Editore
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3032167043
- ISBN 13
- 9783032167040
This book integrates practical engineering insights with cutting-edge AI/ML methodologies to address real-world intelligent data processing challenges, prioritizing actionable solutions over theoretical abstraction. By bridging algorithmic foundations with industry-specific use cases, it equips readers to translate technical concepts into deployable systems efficiently.
Unlike traditional texts that silo theory and practice, this approach embeds hands-on implementation frameworks, including data preprocessing pipelines, model optimization techniques, and scalability strategies, directly within contextualized problem-solving scenarios. Covering core topics from edge AI deployment to large-scale data analytics, it spans both foundational principles and emerging trends like federated learning and real-time processing. Tailored for IT professionals, computer science practitioners, and engineering researchers, it also serves as a valuable resource for graduate students specializing in data science or intelligent systems. Ideal for upskilling, project reference, or curriculum supplementation, it empowers readers to tackle complex data-intensive tasks with confidence in academic, corporate, or R&D settings."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book integrates practical engineering insights with cutting-edge AI/ML methodologies to address real-world intelligent data processing challenges, prioritizing actionable solutions over theoretical abstraction. By bridging algorithmic foundations with industry-specific use cases, it equips readers to translate technical concepts into deployable systems efficiently.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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