"A Roadmap to Implement Machine Learning in Construction Industry" è una guida completa che esplora l'applicazione del machine learning nel settore delle costruzioni. Scritto da esperti del settore, questo libro fornisce una chiara tabella di marcia per l'implementazione delle tecniche di apprendimento automatico nei progetti edilizi, dalla pianificazione all'esecuzione. Il libro copre una serie di argomenti relativi all'apprendimento automatico, tra cui la raccolta e l'elaborazione dei dati, la selezione delle caratteristiche, la scelta degli algoritmi, l'addestramento e la convalida dei modelli. Esamina inoltre l'uso dell'apprendimento automatico per varie attività edilizie, come la pianificazione del progetto, la gestione del rischio, il controllo della qualità e la manutenzione delle attrezzature. Attraverso esempi pratici e casi di studio, gli autori dimostrano i vantaggi dell'apprendimento automatico nel settore delle costruzioni, come l'aumento dell'efficienza, il miglioramento della qualità e la riduzione dei costi. Inoltre, discutono le sfide e le considerazioni che devono essere prese in considerazione quando si implementa l'apprendimento automatico, come la privacy dei dati, la qualità dei dati e la necessità di personale qualificato.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'A Roadmap to Implement Machine Learning in Construction Industry' è una guida completa che esplora l'applicazione del machine learning nel settore delle costruzioni. Scritto da esperti del settore, questo libro fornisce una chiara tabella di marcia per l'implementazione delle tecniche di apprendimento automatico nei progetti edilizi, dalla pianificazione all'esecuzione. Il libro copre una serie di argomenti relativi all'apprendimento automatico, tra cui la raccolta e l'elaborazione dei dati, la selezione delle caratteristiche, la scelta degli algoritmi, l'addestramento e la convalida dei modelli. Esamina inoltre l'uso dell'apprendimento automatico per varie attività edilizie, come la pianificazione del progetto, la gestione del rischio, il controllo della qualità e la manutenzione delle attrezzature. Attraverso esempi pratici e casi di studio, gli autori dimostrano i vantaggi dell'apprendimento automatico nel settore delle costruzioni, come l'aumento dell'efficienza, il miglioramento della qualità e la riduzione dei costi. Inoltre, discutono le sfide e le considerazioni che devono essere prese in considerazione quando si implementa l'apprendimento automatico, come la privacy dei dati, la qualità dei dati e la necessità di personale qualificato. Nº de ref. del artículo: 9786207745500
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -'A Roadmap to Implement Machine Learning in Construction Industry' è una guida completa che esplora l'applicazione del machine learning nel settore delle costruzioni. Scritto da esperti del settore, questo libro fornisce una chiara tabella di marcia per l'implementazione delle tecniche di apprendimento automatico nei progetti edilizi, dalla pianificazione all'esecuzione. Il libro copre una serie di argomenti relativi all'apprendimento automatico, tra cui la raccolta e l'elaborazione dei dati, la selezione delle caratteristiche, la scelta degli algoritmi, l'addestramento e la convalida dei modelli. Esamina inoltre l'uso dell'apprendimento automatico per varie attività edilizie, come la pianificazione del progetto, la gestione del rischio, il controllo della qualità e la manutenzione delle attrezzature. Attraverso esempi pratici e casi di studio, gli autori dimostrano i vantaggi dell'apprendimento automatico nel settore delle costruzioni, come l'aumento dell'efficienza, il miglioramento della qualità e la riduzione dei costi. Inoltre, discutono le sfide e le considerazioni che devono essere prese in considerazione quando si implementa l'apprendimento automatico, come la privacy dei dati, la qualità dei dati e la necessità di personale qualificato.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken Italienisch. Nº de ref. del artículo: 9786207745500
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