Deep Learning in Data Analytics : Recent Techniques, Practices and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2021
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Thisbook comprises theoretical foundations to deep learning, machine learning and computing system, deep learning algorithms, and various deep learning applications. The book discusses significant issues relating to deep learning in data analytics. Further in-depth reading can be done from the detailed bibliography presented at the end of each chapter. Besides, this book's material includes concepts, algorithms, figures, graphs, and tables in guiding researchers through deep learning in data science and its applications for society.Deep learning approaches prevent loss of information and hence enhance the performance of data analysis and learning techniques. It brings up many research issues in the industry and research community to capture and access data effectively. The book provides the conceptual basis of deep learning required to achieve in-depth knowledge in computer and data science. It has been done to make the book more flexible and to stimulate further interest in topics. All these help researchers motivate towards learning and implementing the concepts in real-life applications.…
Codice articolo 9783030758547
- Titolo
- Deep Learning in Data Analytics : Recent Techniques, Practices and Applications
- Autore
- Noor Zaman
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030758540
- ISBN 13
- 9783030758547
- Peso dell'articolo
- 548 grammi
- Dimensioni
- 241x160x22 mm
- Serie
- Libro 84 di 95: Studies in Big Data
This book comprises theoretical foundations to deep learning, machine learning and computing system, deep learning algorithms, and various deep learning applications. The book discusses significant issues relating to deep learning in data analytics. Further in-depth reading can be done from the detailed bibliography presented at the end of each chapter. Besides, this book's material includes concepts, algorithms, figures, graphs, and tables in guiding researchers through deep learning in data science and its applications for society.
Deep learning approaches prevent loss of information and hence enhance the performance of data analysis and learning techniques. It brings up many research issues in the industry and research community to capture and access data effectively. The book provides the conceptual basis of deep learning required to achieve in-depth knowledge in computer and data science. It has been done to make the book more flexible and to stimulate further interest in topics. All these help researchers motivate towards learning and implementing the concepts in real-life applications.
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