Singh akansha (289 resultados)
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The Basic Principles of Corporate Communication - Putting Efficient Reputation Management Processes in Operation
Sikarwar, Nitin Singh; Jaiswal, Lalit Prasad; Bhatnagar, Vinod Kumar; Sahu, Akansha
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The Basic Principles of Corporate Communication - Putting Efficient Reputation Management Processes in Operation
Sikarwar, Nitin Singh; Jaiswal, Lalit Prasad; Bhatnagar, Vinod Kumar; Sahu, Akansha
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The Basic Principles of Corporate Communication - Putting Efficient Reputation Management Processes in Operation
Sikarwar, Nitin Singh; Jaiswal, Lalit Prasad; Bhatnagar, Vinod Kumar; Sahu, Akansha
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- Primera edición
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Paperback. Condición: New. First Edition. Leverage Generative AI within the R programming environment and prepare for future directions and how new innovations can be applied in the R ecosystem. This pioneering book is designed to bridge the gap between the advanced realms of Generative AI and the practical, statistical computin…g power of R.You'll begin with an introduction to Generative AI principles and its significance in the current data-driven landscape. You'll then dive into the practicalities of implementing generative models such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs) in R. See how R, most known for its statistical analysis, can also be used for creative synthetic data, improving model robustness, and generating innovative insights from data. Additionally, this book addresses the demand for ethical AI by emphasizing the use of synthetic data to tackle privacy and data scarcity issues-concerns particularly relevant in healthcare, finance, and social research. We are at a pivotal moment in the evolution of AI and data science. With AI's growing importance, the book's focus on R makes advanced techniques more accessible, promoting ethical and innovative data science practice, preparing readers for upcoming trends.What You Will Learn Grasp the core concepts of Generative AI and its significance in the broader AI landscape.Implement various generative models in R, such as GANS and VAEs.Generate high-quality synthetic data.Apply advanced techniques for improving efficiency and effectiveness of models for different applications.Understand Gen AI ethical considerations.Who This Book Is For Data scientists and statisticians with intermediate R programming skills who want to expand into Generative AI for data analysis and problem-solving. AI enthusiasts and data analysts looking to apply Generative AI techniques in R to enhance their analytical capabilities.
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- Primera edición
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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Paperback. Condición: New. First Edition. Leverage Generative AI within the R programming environment and prepare for future directions and how new innovations can be applied in the R ecosystem. This pioneering book is designed to bridge the gap between the advanced realms of Generative AI and the practical, statistical computin…g power of R.You'll begin with an introduction to Generative AI principles and its significance in the current data-driven landscape. You'll then dive into the practicalities of implementing generative models such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs) in R. See how R, most known for its statistical analysis, can also be used for creative synthetic data, improving model robustness, and generating innovative insights from data. Additionally, this book addresses the demand for ethical AI by emphasizing the use of synthetic data to tackle privacy and data scarcity issues-concerns particularly relevant in healthcare, finance, and social research. We are at a pivotal moment in the evolution of AI and data science. With AI's growing importance, the book's focus on R makes advanced techniques more accessible, promoting ethical and innovative data science practice, preparing readers for upcoming trends.What You Will Learn Grasp the core concepts of Generative AI and its significance in the broader AI landscape.Implement various generative models in R, such as GANS and VAEs.Generate high-quality synthetic data.Apply advanced techniques for improving efficiency and effectiveness of models for different applications.Understand Gen AI ethical considerations.Who This Book Is For Data scientists and statisticians with intermediate R programming skills who want to expand into Generative AI for data analysis and problem-solving. AI enthusiasts and data analysts looking to apply Generative AI techniques in R to enhance their analytical capabilities.
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Idioma: Inglés
Editorial: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2013
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Condición: New. pp. 60.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
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Envío por EUR 9,95Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. PRINT ON DEMAND.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
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EUR 9,54
Envío por EUR 7,56Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. Print on Demand.
- Tapa blanda
- Primera edición
Librería: Rarewaves USA United, HEBRON, KY, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA United
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EUR 38,52
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Paperback. Condición: New. First Edition. Leverage Generative AI within the R programming environment and prepare for future directions and how new innovations can be applied in the R ecosystem. This pioneering book is designed to bridge the gap between the advanced realms of Generative AI and the practical, statistical computin…g power of R.You'll begin with an introduction to Generative AI principles and its significance in the current data-driven landscape. You'll then dive into the practicalities of implementing generative models such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs) in R. See how R, most known for its statistical analysis, can also be used for creative synthetic data, improving model robustness, and generating innovative insights from data. Additionally, this book addresses the demand for ethical AI by emphasizing the use of synthetic data to tackle privacy and data scarcity issues-concerns particularly relevant in healthcare, finance, and social research. We are at a pivotal moment in the evolution of AI and data science. With AI's growing importance, the book's focus on R makes advanced techniques more accessible, promoting ethical and innovative data science practice, preparing readers for upcoming trends.What You Will Learn Grasp the core concepts of Generative AI and its significance in the broader AI landscape.Implement various generative models in R, such as GANS and VAEs.Generate high-quality synthetic data.Apply advanced techniques for improving efficiency and effectiveness of models for different applications.Understand Gen AI ethical considerations.Who This Book Is For Data scientists and statisticians with intermediate R programming skills who want to expand into Generative AI for data analysis and problem-solving. AI enthusiasts and data analysts looking to apply Generative AI techniques in R to enhance their analytical capabilities.
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