Machine Learning Algorithms: Theory and Practice

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2021, 2021

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine learning is a branch of artificial intelligence that enable computer systems to learn explicitly from example, data, and experience. Through enhancement, computers can perform specific tasks intelligently without human intervention. Machine learning systems can carry out complex analysis by learning or training from data. Currently, there are exciting improvements in machine learning, which have raised its capabilities across many business application platforms and other corridors. By employing big data availability, has enabled machine learning systems to be trained using big data platforms, while increasing computer processing capabilities to analyze data explicitly. Within the domain itself, there have been various algorithmic advances, which have resulted in the utilization of machine learning algorithms and subsequently utilized by large companies: Google, Amazon, Microsoft, Netflix, and so on. This book provides an intuitive illustration of machine learning algorithms, their theories and implementations, and various techniques in supervised, unsupervised, or semi-supervised learning algorithms including some sample source codes for user's visualization. 376 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9786204727103

Título
Machine Learning Algorithms: Theory and Practice
Autor
Abdul Joseph Fofanah
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2021
Año de publicación
2021
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6204727109
ISBN 13
9786204727103
Peso del artículo
578 gramos
Dimensiones
220x150x23 mm

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