Multimodal Deep Learning for Poverty Prediction
Lingua: inglese
Editore: Nala Kala, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Multimodal Deep Learning for Poverty Prediction examines the application of deep learning and multimodal data analysis to the prediction and assessment of poverty-related conditions. The book explores how information from different data modalities can be integrated to identify patterns, relationships, and indicators associated with socioeconomic conditions. It introduces fundamental concepts in deep learning, multimodal machine learning, data fusion, predictive modeling, and socioeconomic data analytics. Attention is given to methods for combining heterogeneous information sources, extracting meaningful representations, developing predictive models, and evaluating their performance. The discussion considers important analytical factors such as data quality, feature representation, model learning, classification, prediction, and interpretation of results. By connecting multimodal artificial intelligence with poverty prediction, the book provides a technical perspective on how computational methods can support quantitative socioeconomic analysis. It is intended for students, researchers, data scientists, economists, social scientists, engineers, and professionals interested in artificial intelligence, machine learning, data analytics, development studies, and computational approaches to socioeconomic research. The book provides a foundation for understanding multimodal deep learning techniques and their role in data-driven poverty analysis.…
Codice articolo 9798182713115
- Titolo
- Multimodal Deep Learning for Poverty Prediction
- Autore
- Christian Brown
- Editore
- Nala Kala
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798182713115
- Peso dell'articolo
- 228 grammi
- Dimensioni
- 229x152x8 mm
Multimodal Deep Learning for Poverty Prediction examines the application of deep learning and multimodal data analysis to the prediction and assessment of poverty-related conditions. The book explores how information from different data modalities can be integrated to identify patterns, relationships, and indicators associated with socioeconomic conditions. It introduces fundamental concepts in deep learning, multimodal machine learning, data fusion, predictive modeling, and socioeconomic data analytics. Attention is given to methods for combining heterogeneous information sources, extracting meaningful representations, developing predictive models, and evaluating their performance. The discussion considers important analytical factors such as data quality, feature representation, model learning, classification, prediction, and interpretation of results. By connecting multimodal artificial intelligence with poverty prediction, the book provides a technical perspective on how computational methods can support quantitative socioeconomic analysis. It is intended for students, researchers, data scientists, economists, social scientists, engineers, and professionals interested in artificial intelligence, machine learning, data analytics, development studies, and computational approaches to socioeconomic research. The book provides a foundation for understanding multimodal deep learning techniques and their role in data-driven poverty analysis.
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Einbeck, Germania
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