Intelligent Systems in Big Data, Semantic Web and Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer International Publishing Mai 2022, 2022
Serie: Libro 525 di 540 - Advances in Intelligent Systems and Computing
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book describes important methodologies, tools and techniques from the fields of artificial intelligence, basically those which are based on relevant conceptual and formal development. The coverage is wide, ranging from machine learning to the use of data on the Semantic Web, with many new topics. The contributions are concerned with machine learning, big data, data processing in medicine, similarity processing in ontologies, semantic image analysis, as well as many applications including the use of machine leaning techniques for cloud security, artificial intelligence techniques for detecting COVID-19, the Internet of things, etc. The book is meant to be a very important and useful source of information for researchers and doctoral students in data analysis, Semantic Web, big data, machine learning, computer engineering and related disciplines, as well as for postgraduate students who want to integrate the doctoral cycle.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 332 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030725907
- Titolo
- Intelligent Systems in Big Data, Semantic Web and Machine Learning
- Autore
- Janusz Kacprzyk
- Editore
- Springer International Publishing, Springer International Publishing Mai 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030725901
- ISBN 13
- 9783030725907
- Peso dell'articolo
- 505 grammi
- Dimensioni
- 235x155x19 mm
- Serie
- Libro 525 di 540: Advances in Intelligent Systems and Computing
This book describes important methodologies, tools and techniques from the fields of artificial intelligence, basically those which are based on relevant conceptual and formal development. The coverage is wide, ranging from machine learning to the use of data on the Semantic Web, with many new topics. The contributions are concerned with machine learning, big data, data processing in medicine, similarity processing in ontologies, semantic image analysis, as well as many applications including the use of machine leaning techniques for cloud security, artificial intelligence techniques for detecting COVID-19, the Internet of things, etc. The book is meant to be a very important and useful source of information for researchers and doctoral students in data analysis, Semantic Web, big data, machine learning, computer engineering and related disciplines, as well as for postgraduate students who want to integrate the doctoral cycle.
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