Engineering and Management of Data Science, Analytics, and AI/ML Projects : Foundations, Models, Frameworks, Architectures, Standards, Processes, Practices, Platforms and Tools for Small and Big Data
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2025
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a dual perspective on modern research and praxis on Data Science, Analytics, and AI/Machine Learning (DSA-AI/ML) system with small or big data. Consequently, potential readers academics, researchers and practitioners interested in the systematic development and implementation of DSA-AI/ML systems can be benefited with the high-quality conceptual and empirical research chapters focused on:Foundations, Development Platforms, and Tools on Engineering and Management of DSA-AI/ML Projects:DSA-AI/ML reference architectures.Data visualization principles for DSA-AI/ML.Federated Learning in large-scale DSA-AI/ML systems.Achievements, Challenges, Trends, and Future Research Directions on DSA-AI/ML Projects:Large multimodal model-based simulation game for DSA-AI/ML systems.Value stream analysis and design applied to DSA-AI/ML systems.Quality management 4.0 and AI for DSA-AI/ML systems.Hence, this research-oriented co-edited book contributes to achieve the systematic development and implementation of Data Science, Analytics, and AI/ML systems.…
Codice articolo 9783032068880
- Titolo
- Engineering and Management of Data Science, Analytics, and AI/ML Projects : Foundations, Models, Frameworks, Architectures, Standards, Processes, Practices, Platforms and Tools for Small and Big Data
- Autore
- Jorge Marx Gómez
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3032068886
- ISBN 13
- 9783032068880
- Peso dell'articolo
- 405 grammi
- Dimensioni
- 241x160x15 mm
This book presents a dual perspective on modern research and praxis on Data Science, Analytics, and AI/Machine Learning (DSA-AI/ML) system with small or big data. Consequently, potential readers—academics, researchers and practitioners interested in the systematic development and implementation of DSA-AI/ML systems—can be benefited with the high-quality conceptual and empirical research chapters focused on:
- Foundations, Development Platforms, and Tools on Engineering and Management of DSA-AI/ML Projects:
- DSA-AI/ML reference architectures.
- Data visualization principles for DSA-AI/ML.
- Federated Learning in large-scale DSA-AI/ML systems.
- Achievements, Challenges, Trends, and Future Research Directions on DSA-AI/ML Projects:
- Large multimodal model-based simulation game for DSA-AI/ML systems.
- Value stream analysis and design applied to DSA-AI/ML systems.
- Quality management 4.0 and AI for DSA-AI/ML systems.
Hence, this research-oriented co-edited book contributes to achieve the systematic development and implementation of Data Science, Analytics, and AI/ML systems.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book presents a dual perspective on modern research and praxis on Data Science, Analytics, and AI/Machine Learning (DSA-AI/ML) system with small or big data. Consequently, potential readers—academics, researchers and practitioners interested in the systematic development and implementation of DSA-AI/ML systems—can be benefited with the high-quality conceptual and empirical research chapters focused on:
- Foundations, Development Platforms, and Tools on Engineering and Management of DSA-AI/ML Projects:
- DSA-AI/ML reference architectures.
- Data visualization principles for DSA-AI/ML.
- Federated Learning in large-scale DSA-AI/ML systems.
- Achievements, Challenges, Trends, and Future Research Directions on DSA-AI/ML Projects:
- Large multimodal model-based simulation game for DSA-AI/ML systems.
- Value stream analysis and design applied to DSA-AI/ML systems.
- Quality management 4.0 and AI for DSA-AI/ML systems.
Hence, this research-oriented co-edited book contributes to achieve the systematic development and implementation of Data Science, Analytics, and AI/ML systems.
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