9783659977282 - machine learning applications in mechanical engineering de mustafa, jiyaul; hussain, shahadat; ahmad, shahnawaz (15 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning Applications in Mechanical Engineering | Jiyaul Mustafa (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659977282 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter:… preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Machine Learning Applications in Mechanical Engineering is a comprehensive guide exploring the transformative role of machine learning (ML) across key domains in mechanical engineering. It combines theoretical insights and practical app…lications to address design optimization, predictive maintenance, robotics, material discovery, and energy systems, making it invaluable for students, researchers, and professionals.The book begins with an introduction to ML, highlighting its relevance and challenges in mechanical engineering. It explores learning models like supervised, unsupervised, and semi-supervised learning, alongside neural networks, Bayesian techniques, and support vector machines. Chapters delve into ML-driven innovations in material design, predictive maintenance, and meta surface optimization, showcasing tools like deep learning and generative models.This book equips readers to leverage ML in tackling engineering challenges, paving the way for intelligent, data-driven solutions in mechanical engineering.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 120 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning Applications in Mechanical Engineering is a comprehensive guide exploring the transformative role of machine learning (ML) across key domains in mechanical engineering. It combines theoretical insights and practical appl…ications to address design optimization, predictive maintenance, robotics, material discovery, and energy systems, making it invaluable for students, researchers, and professionals.The book begins with an introduction to ML, highlighting its relevance and challenges in mechanical engineering. It explores learning models like supervised, unsupervised, and semi-supervised learning, alongside neural networks, Bayesian techniques, and support vector machines. Chapters delve into ML-driven innovations in material design, predictive maintenance, and meta surface optimization, showcasing tools like deep learning and generative models.This book equips readers to leverage ML in tackling engineering challenges, paving the way for intelligent, data-driven solutions in mechanical engineering.
