Chandra blessie (35 resultados)
Next-generation Recommendation Systems : A Comprehensive Guide to Enabling Technologies and Tools and Their Business Benefits
Chelliah, Pethuru Raj; Blessie, E. Chandra (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT); Evangeline, Preetha (EDT)
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Generative Adversarial Networks for Cybersecurity : Protecting Data and Networks
Chandra Blessie, E. (EDT); Raj, Pethuru (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT)
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Next-generation Recommendation Systems : A Comprehensive Guide to Enabling Technologies and Tools and Their Business Benefits
Chelliah, Pethuru Raj; Blessie, E. Chandra (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT); Evangeline, Preetha (EDT)
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Generative Adversarial Networks for Cybersecurity : Protecting Data and Networks
Chandra Blessie, E. (EDT); Raj, Pethuru (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT)
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Generative Adversarial Networks for Cybersecurity : Protecting Data and Networks
Chandra Blessie, E. (EDT); Raj, Pethuru (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT)
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. A detailed guide to building cutting-edge recommendation systems In Next-Generation Recommendation Systems: A Comprehensive Guide to Enabling Technologies and Tools and their Business Benefits, a team of experienced technologists and educators, each with a proven track record in the field, d…elivers an expert guide to building robust recommendation systems that can interface with complex databases. The authors deep understanding of the subject matter is evident as they explain how to use the latest AI technologies, including LLMs, graph neural networks, diffusion models, and generative adversarial networks, to create recommendation engines that users enjoy and that drive business revenue. The book does not just delve into theoretical concepts, but also connects them to advanced implementation techniques. It demonstrates the application of practical and adaptable techniques, such as graph embeddings and Bayesian networks, to solve real-world problems faced by platform users and businesses. Readers will find the knowledge and tools to tackle these challenges head-on. Comprehensive coverage of practical generative AI techniques, including large language models and diffusion models Detailed exploration of graph neural networks and knowledge graph embeddings to solve common recommendation engine problems Practical guidance on implementing generative adversarial networks and variational autoencoders to address mode collapse and information bottleneck challenges In-depth analysis of hybrid recommendation architectures that combine content-based, collaborative, and knowledge-based filtering Real-world deployment strategies using cloud-native computing environments are not just theoretical concepts in this book. They are actionable strategies that have been tested and proven effective. This emphasis on real-world applicability will reassure readers about the books relevance to their professional or academic pursuits. Perfect for data scientists, AI specialists, software engineers, architects, and graduate students, Next-Generation Recommendation Systems is an essential, up-to-date resource for everyone involved in the design, deployment, and optimization of recommendation systems that connect to large, complex datasets. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Next-generation Recommendation Systems : A Comprehensive Guide to Enabling Technologies and Tools and Their Business Benefits
Chelliah, Pethuru Raj; Blessie, E. Chandra (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT); Evangeline, Preetha (EDT)
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Next-generation Recommendation Systems : A Comprehensive Guide to Enabling Technologies and Tools and Their Business Benefits
Chelliah, Pethuru Raj; Blessie, E. Chandra (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT); Evangeline, Preetha (EDT)
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Generative Adversarial Networks for Cybersecurity : Protecting Data and Networks
Chandra Blessie, E. (EDT); Raj, Pethuru (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT)
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Hardcover. Condición: Brand New. 368 pages. 6.40x1.60x9.10 inches. In Stock.
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Hardcover. Condición: Brand New. 368 pages. 6.40x1.60x9.10 inches. In Stock.
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. Dr. E. Chandra Blessie is currently working as dean, Innovation, School of Innovation, KG College of Arts and Science, Coimbatore, Tamil Nadu, India. She has 23 years of teaching experience. She is guiding Ph.D. research scholars. She ha.
Generative Adversarial Networks for Cybersecurity: Protecting Data and Networks
Chandra Blessie, E. (Editor)/ Raj, Pethuru (Editor)/ Sundaravadivazhagan, B. (Editor)
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Hardcover. Condición: Brand New. 264 pages. 9.18x6.12x9.45 inches. In Stock.
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Envío por EUR 65,51Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Buch. Condición: Neu. Neuware - A detailed guide to building cutting-edge recommendation systems In Next-Generation Recommendation Systems: A Comprehensive Guide to Enabling Technologies and Tools and their Business Benefits, a team of experienced technologists and educators, each with a proven track record in the field, deliver…s an expert guide to building robust recommendation systems that can interface with complex databases. The authors' deep understanding of the subject matter is evident as they explain how to use the latest AI technologies, including LLMs, graph neural networks, diffusion models, and generative adversarial networks, to create recommendation engines that users enjoy and that drive business revenue. The book does not just delve into theoretical concepts, but also connects them to advanced implementation techniques. It demonstrates the application of practical and adaptable techniques, such as graph embeddings and Bayesian networks, to solve real-world problems faced by platform users and businesses. Readers will find the knowledge and tools to tackle these challenges head-on. - Comprehensive coverage of practical generative AI techniques, including large language models and diffusion models- Detailed exploration of graph neural networks and knowledge graph embeddings to solve common recommendation engine problems- Practical guidance on implementing generative adversarial networks and variational autoencoders to address mode collapse and information bottleneck challenges- In-depth analysis of hybrid recommendation architectures that combine content-based, collaborative, and knowledge-based filtering Real-world deployment strategies using cloud-native computing environments are not just theoretical concepts in this book. They are actionable strategies that have been tested and proven effective. This emphasis on real-world applicability will reassure readers about the book's relevance to their professional or academic pursuits. Perfect for data scientists, AI specialists, software engineers, architects, and graduate students, Next-Generation Recommendation Systems is an essential, up-to-date resource for everyone involved in the design, deployment, and optimization of recommendation systems that connect to large, complex datasets.
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Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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EUR 217,19
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. A detailed guide to building cutting-edge recommendation systems In Next-Generation Recommendation Systems: A Comprehensive Guide to Enabling Technologies and Tools and their Business Benefits, a team of experienced technologists and educators, each with a proven track record in the field, d…elivers an expert guide to building robust recommendation systems that can interface with complex databases. The authors deep understanding of the subject matter is evident as they explain how to use the latest AI technologies, including LLMs, graph neural networks, diffusion models, and generative adversarial networks, to create recommendation engines that users enjoy and that drive business revenue. The book does not just delve into theoretical concepts, but also connects them to advanced implementation techniques. It demonstrates the application of practical and adaptable techniques, such as graph embeddings and Bayesian networks, to solve real-world problems faced by platform users and businesses. Readers will find the knowledge and tools to tackle these challenges head-on. Comprehensive coverage of practical generative AI techniques, including large language models and diffusion models Detailed exploration of graph neural networks and knowledge graph embeddings to solve common recommendation engine problems Practical guidance on implementing generative adversarial networks and variational autoencoders to address mode collapse and information bottleneck challenges In-depth analysis of hybrid recommendation architectures that combine content-based, collaborative, and knowledge-based filtering Real-world deployment strategies using cloud-native computing environments are not just theoretical concepts in this book. They are actionable strategies that have been tested and proven effective. This emphasis on real-world applicability will reassure readers about the books relevance to their professional or academic pursuits. Perfect for data scientists, AI specialists, software engineers, architects, and graduate students, Next-Generation Recommendation Systems is an essential, up-to-date resource for everyone involved in the design, deployment, and optimization of recommendation systems that connect to large, complex datasets. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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Condición: New. 2026. 1st Edition. hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
