Machine Learning for Data-Centric Geotechnics (Hardcover)

Sprache: Englisch

Verlag: Taylor & Francis Ltd, London, 2026

1032886544 / 9781032886541

Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustralienAussieBookSeller

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Hardcover. Machine learning and other digital technologies fed with large datasets offer a major set of tools for practical geotechnical design. Large language models and other generative AIs can perform cognitive tasks currently undertaken by humans -- and might even predict the next event based on some time series. This depends on a balance of data centricity, fit-for (and transform) practice, and geotechnical context, and can be achieved by the integration of information, data, techniques, tools, perspectives, concepts, theories, along with experience from both geotechnical engineering and machine learning in computer science. And yet good engineering and research outcomes are still dependent on how practice (which includes the workforce) is improved or even transformed in the longer term to better serve end-users. This collection of focused chapters from a group of specialists presents principles and broad up to date practice of machine learning, along with a number of example areas of site characterization, design and construction in geotechnics.This book is essential for sophisticated practitioners as well as graduate students. This collection of chapters from specialists presents principles and practices of machine learning, along with a number of example areas of site characterization, design and construction in geotechnics.This book is essential for sophisticated practitioners as well as graduate student. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781032886541

Titel
Machine Learning for Data-Centric Geotechnics (Hardcover)
Autor
Kok-Kwang Phoon
Verlag
Taylor & Francis Ltd, London
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
new
Einband
Hardcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
1032886544
ISBN-13
9781032886541

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