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This book discusses the current research and concepts in data science and how these can be addressed using different nature-inspired optimization techniques. Focusing on various data science problems, including classification, clustering, forecasting, and deep learning, it explores how researchers are using nature-inspired optimization techniques to find solutions to these problems in domains such as disease analysis and health care, object recognition, vehicular ad-hoc networking, high-dimensional data analysis, gene expression analysis, microgrids, and deep learning. As such it provides insights and inspiration for researchers to wanting to employ nature-inspired optimization techniques in their own endeavors.
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This book discusses the current research and concepts in data science and how these can be addressed using different nature-inspired optimization techniques. Focusing on various data science problems, including classification, clustering, forecasting, and deep learning, it explores how researchers are using nature-inspired optimization techniques to find solutions to these problems in domains such as disease analysis and health care, object recognition, vehicular ad-hoc networking, high-dimensional data analysis, gene expression analysis, microgrids, and deep learning. As such it provides insights and inspiration for researchers to wanting to employ nature-inspired optimization techniques in their own endeavors.
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Nature Inspired Computing for Data Science
Verlag:
Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030338223
ISBN 13: 9783030338220
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Focuses on the advances in nature-inspired computing and its value in data sciencePresents contributions from various fields of computational intelligence, machine learning, deep learning, and nature-inspired computing to build intelligent systems. Bestandsnummer des Verkäufers 448679495
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -This book discusses the current research and concepts in data science and how these can be addressed using different nature-inspired optimization techniques. Focusing on various data science problems, including classification, clustering, forecasting, and deep learning, it explores how researchers are using nature-inspired optimization techniques to find solutions to these problems in domains such as disease analysis and health care, object recognition, vehicular ad-hoc networking, high-dimensional data analysis, gene expression analysis, microgrids, and deep learning. As such it provides insights and inspiration for researchers to wanting to employ nature-inspired optimization techniques in their own endeavors.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 312 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783030338220
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Nature Inspired Computing for Data Science
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