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9781032610061 - Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications (17 resultados)
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: St Vincent de Paul of Lane County, Eugene, OR, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 170,84
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 193,46
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 191,29
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 198,83
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 320 pages. 9.19x6.13x9.21 inches. In Stock.
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Chapman And Hall/CRC Jun 2024, 2024
ISBN 10: 1032610069 ISBN 13: 9781032610061
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 165,20
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explores the need for a data centric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a model centric approach. It examines the methodologies for data centric approaches, the use of data centric approaches in different domains, the need for edge AI and how it differs from cloud based AI. It discusses the new category of AI technology, 'data centric AI' (DCAI), which focuses on comprehending, utilizing, and reaching conclusions from data. By adding machine learning and big data analytics tools, data centric AI modifies this by enabling it to learn from data rather than depending on algorithms. It can therefore make wiser choices and deliver more precise outcomes. Additionally, it has the potential to be significantly more scalable than conventional AI methods.- Includes a collection of case studies with experimentation results to adhere to the practical approaches- Examines challenges in dataset generation, synthetic datasets, analysis, and prediction algorithms in stochastic ways- Discusses methodologies to achieve accurate results by improving the quality of data- Comprises cases in healthcare and agriculture with implementation and impact of quality data in building AI applications 310 pp. Englisch.
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 140,83
Envío por EUR 48,99
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dr. Parikshit N. Mahalle is a senior member of the IEEE and is Professor and Head of Department of Artificial Intelligence and Data Science at Vishwakarma Institute of Information Technology, Pune, India. He completed his Ph.D. from Aalb.
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoHRD. Condición: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book explores the need for a data centric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a model centric approach. It examines the methodologies for data centric approaches, the use of data centric approaches in different domains, the need for edge AI and how it differs from cloud based AI. It discusses the new category of AI technology, 'data centric AI' (DCAI), which focuses on comprehending, utilizing, and reaching conclusions from data. By adding machine learning and big data analytics tools, data centric AI modifies this by enabling it to learn from data rather than depending on algorithms. It can therefore make wiser choices and deliver more precise outcomes. Additionally, it has the potential to be significantly more scalable than conventional AI methods.- Includes a collection of case studies with experimentation results to adhere to the practical approaches- Examines challenges in dataset generation, synthetic datasets, analysis, and prediction algorithms in stochastic ways- Discusses methodologies to achieve accurate results by improving the quality of data- Comprises cases in healthcare and agriculture with implementation and impact of quality data in building AI applications.
