Multimodal Deep Learning for Poverty Prediction (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Nala Kala, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Paperback. 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. A technical study of multimodal deep learning, data fusion, predictive modeling, and artificial intelligence approaches for poverty and socioeconomic analysis. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798182713115
- Título
- Multimodal Deep Learning for Poverty Prediction (Paperback)
- Autor
- Christian Brown
- Editorial
- Nala Kala
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798182713115
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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