Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Machine Learning and Metaheuristics: Methods and Analysis de Uma N. Dulhare

Machine Learning and Metaheuristics: Methods and Analysis: Algorithms for Intelligent Systems

Editat de Uma N. Dulhare, Essam Halim Houssein
en Limba Engleză Paperback – 2 noi 2024

Prin parcurgerea acestui volum, cititorul va dobândi capacitatea de a implementa sisteme hibride care combină puterea de predicție a machine learning-ului cu eficiența algoritmilor de optimizare metaheuristică pentru a rezolva probleme computaționale complexe. Descoperim aici un echilibru necesar între rigoarea teoretică și aplicațiile în timp real, autorii punând un accent deosebit pe modul în care algoritmii inspirați din natură pot rafina performanța modelelor de învățare automată. Reținem că volumul nu se limitează la prezentarea abstractă a codului, ci analizează critic arhitecturi precum Whale Search sau Cuckoo Search în scenarii de inginerie și sănătate.

Structura cărții urmărește o progresie logică, de la bazele matematice ale optimizării la studii de caz avansate. Primele capitole clasifică algoritmii în deterministi și probabilisti, oferind fundația pentru secțiunile ulterioare care explorează optimizarea sistemelor fotovoltaice sau clasificarea leziunilor cutanate. Cititorul care a aplicat deja conceptele fundamentale din Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms va găsi aici o extensie valoroasă, axată pe fuziunea acestor tehnici cu rețelele neuronale și logica fuzzy. Spre deosebire de manualele pur teoretice, lucrarea de față propune un cadru de lucru aplicat, integrând tehnologii GIS și soluții de soft computing pentru analiza datelor biomedicale.

În contextul operei editorilor, acest volum completează direcția începută în Fostering Machine Learning and IoT for Blockchain Technology, unde accentul era pus pe infrastructura orașelor inteligente. Dacă lucrările anterioare se concentrau pe colectarea și securizarea datelor, Machine Learning and Metaheuristics: Methods and Analysis face pasul decisiv către optimizarea procesării acestora. Este o resursă tehnică ce transformă metaheuristica dintr-un concept teoretic într-un instrument de lucru indispensabil pentru inginerii de date moderni.

Citește tot Restrânge

Din seria Algorithms for Intelligent Systems

Preț: 107996 lei

Preț vechi: 134996 lei
-20%

Puncte Express: 1620
Paperback 107996 lei
Hardback 112583 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 25 mai-01 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9789819966479
ISBN-10: 9819966477
Pagini: 312
Dimensiuni: 155 x 235 x 16 mm
Greutate: 0.53 kg
Editura: Springer
Colecția Algorithms for Intelligent Systems
Seria Algorithms for Intelligent Systems

De ce să citești această carte

Această carte este esențială pentru cercetătorii și inginerii care doresc să depășească limitările algoritmilor de optimizare clasici. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care metaheuristica poate fi utilizată pentru a regla fin modelele de inteligență artificială în domenii critice precum energia verde și medicina. Este recomandată celor care caută soluții practice pentru probleme de optimizare globală unde metodele tradiționale eșuează.

Despre autor

Uma N. Dulhare și Essam Halim Houssein sunt specialiști recunoscuți în domeniul inteligenței artificiale și al tehnicilor de soft computing. Activitatea lor editorială se concentrează pe intersecția dintre tehnologiile emergente, precum IoT și Blockchain, și aplicațiile lor practice în sănătatea personalizată și infrastructura smart. Essam Halim Houssein are o expertiză vastă în dezvoltarea algoritmilor de optimizare, contribuind la numeroase publicații care explorează eficiența modelelor computaționale în rezolvarea problemelor complexe din inginerie, fiind un nume de referință în cadrul seriei Algorithms for Intelligent Systems de la Springer.

Cuprins

Biomedical imaging segmentation and classification framework based on soft computing techniques.- On the use of the interactive autodidactic school optimization algorithm for solving real-world engineering optimization problems.- Renewable energy optimization solutions using meta-heuristics methods.- Accelerating the arithmetic optimization algorithm by cuckoo search algorithm for solving global optimization problems.- Metaheuristic algorithms for the classification and prediction of skin lesions: a comprehensive review.- Bayesian consideration for labourer's job performance at home in the COVID-19 pandemic.- Fuzzy logic controller based off-grid solar water pumping system.- An efficient framework for enhancing the performance of biomedical data analysis.- Renewable energy optimization system using fuzzy logic.- An overview of optimization methods in renewable energy technologies.- Use of artificial intelligence and GIS technologies in healthcare services.- ANN and evolution algorithms in ML.- Machine learning and deep learning: essentials and approaches.- Predicting RNA mutations mechanism based on deep neural network.- Comparative analysis for prediction of diseases with feature extraction using machine learning classifiers.- Word sense disambiguation for Hindi language using LSTM neural network technique.- Automatic prediction of non-alcoholic liver disease using deep learning models.- Recent advances for enabling effective human interaction with cognitive robots.

Notă biografică

·     Uma N. Dulhare is currently working as a professor and the head Computer Science and Artificial Intelligence Department, Muffakham Jah College of Engineering and Technology, Hyderabad, India. She received her Ph.D. in Computer Science and Engineering from Osmania University, Hyderabad, India. She has published more than 50 research papers in reputed National, International Journals & chapters in the topics machine learning, IoT, image processing. She is the reviewer for Scopus and SCI journals like Springer, Elsevier, IEEE, MDPI, Wiley, etc. Her research interest includes data mining, AI, big data analytics, and machine learning, IoT, cloud computing, biomedical image processing, and soft computing. She is also a pride recipient of Best Computer Science Faculty, Best Academic Researcher, Teaching and Research Excellence, and Outstanding Educator and Scholar award. 

Essam H. Houssein received his Ph.D. degree in Computer Science (AI). He is an associate professor at the Faculty of Computers and Information, Minia University, Egypt. He is the founder and the chair of the Artificial Intelligence Research (AIR) Group in Egypt. He has more than 200 scientific research papers published in prestigious international journals in the topics for instance meta-heuristics optimization, artificial intelligence, image processing, IoT, and its applications. He serves as a reviewer of more than 100 journals (Elsevier, Springer, IEEE, etc.). His research interests include WSNs, IoT, AI, bioinformatics and biomedical, image processing, data mining, and meta-heuristics optimization techniques.

Textul de pe ultima copertă

This book takes a balanced approach between theoretical understanding and real-time applications. All the topics included real-world problems which show how to explore, build, evaluate, and optimize machine learning models fusion with metaheuristic algorithms. Optimization algorithms classified into two broad categories as deterministic and probabilistic algorithms. The content of book elaborates optimization algorithms such as particle swarm optimization, ant colony optimization, whale search algorithm, and cuckoo search algorithm. 

Caracteristici

Provides rich set of chapters of machine learning and metaheuristic optimization Emphasizes optimization algorithms such as PSO, ant colony optimization, cuckoo search algorithm, etc. Includes real-world examples with attention to theoretical aspects for better understanding