Machine Learning and Data Mining Approaches to Climate Science: Proceedings of the 4th International Workshop on Climate Informatics
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2016
- Brossura
- Nuovo
Da: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.Books Puddle
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pp. 264 Softcover reprint of the original 1st ed. 2015 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Codice articolo 26378362260
- Titolo
- Machine Learning and Data Mining Approaches to Climate Science: Proceedings of the 4th International Workshop on Climate Informatics
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319365584
- ISBN 13
- 9783319365589
This book presents innovative work in Climate Informatics, a new field that reflects the application of data mining methods to climate science, and shows where this new and fast growing field is headed. Given its interdisciplinary nature, Climate Informatics offers insights, tools and methods that are increasingly needed in order to understand the climate system, an aspect which in turn has become crucial because of the threat of climate change. There has been a veritable explosion in the amount of data produced by satellites, environmental sensors and climate models that monitor, measure and forecast the earth system. In order to meaningfully pursue knowledge discovery on the basis of such voluminous and diverse datasets, it is necessary to apply machine learning methods, and Climate Informatics lies at the intersection of machine learning and climate science. This book grew out of the fourth workshop on Climate Informatics held in Boulder, Colorado in Sep. 2014.
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Dalla quarta di copertina
This book presents innovative work in Climate Informatics, a new field that reflects the application of data mining methods to climate science, and shows where this new and fast growing field is headed. Given its interdisciplinary nature, Climate Informatics offers insights, tools and methods that are increasingly needed in order to understand the climate system, an aspect which in turn has become crucial because of the threat of climate change. There has been a veritable explosion in the amount of data produced by satellites, environmental sensors and climate models that monitor, measure and forecast the earth system. In order to meaningfully pursue knowledge discovery on the basis of such voluminous and diverse datasets, it is necessary to apply machine learning methods, and Climate Informatics lies at the intersection of machine learning and climate science. This book grew out of the fourth workshop on Climate Informatics held in Boulder, Colorado in Sep. 2014.
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