Artificial Intelligence in Earth Science : Best Practices and Fundamental Challenges
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc Apr 2023, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Artificial Intelligence in Earth Science: Best Practices and Fundamental Challenges provides a comprehensive, step-by-step guide to AI workflows for solving problems in Earth Science. The book focuses on the most challenging problems in applying AI in Earth system sciences, such as training data preparation, model selection, hyperparameter tuning, model structure optimization, spatiotemporal generalization, transforming model results into products, and explaining trained models. In addition, it provides full-stack workflow tutorials to help walk readers through the whole process, regardless of previous AI experience. The book tackles the complexity of Earth system problems in AI engineering, fully guiding geoscientists who are planning to implement AI in their daily work.
Codice articolo 9780323917377
- Titolo
- Artificial Intelligence in Earth Science : Best Practices and Fundamental Challenges
- Autore
- Ziheng Sun
- Editore
- Elsevier Inc Apr 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0323917372
- ISBN 13
- 9780323917377
- Peso dell'articolo
- 736 grammi
- Dimensioni
- 235x191x22 mm
The book tackles the complexity of Earth system problems in AI engineering, fully guiding geoscientists who are planning to implement AI in their daily work.
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Informazioni sull’autore
Nicoleta Cristea is a research scientist in the Department of Civil and Environmental Engineering at the University of Washington (UW), a research scientist with the UW Freshwater Initiative, and a data science fellow at the UW eScience Institute. Her current research focus is on modeling snow surface temperature and evaluating spatially distributed hydrologic models. Nicoleta is currently leading an NSF-funded project on mapping snow covered areas from Cubesat imagery using deep learning techniques.
Pablo Rivas is assistant professor of computer science at Baylor University where he teaches courses related to machine learning, deep learning, data mining, and theory. His research areas include deep machine learning and large-scale data mining in big data analytics, large-scale multidimensional multispectral signal analysis, statistical pattern recognition methods, image restoration, image analysis, intelligent software systems, and health-care imaging. Other research areas include applied mathematics, numerical optimization, swarm intelligence optimization, evolutionary algorithms, soft computing, fuzzy logic, neural networks, and neuro-fuzzy systems.
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