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portada Industrial Machine Learning: Using Artificial Intelligence as a Transformational Disruptor (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Autor
Editorial
Año
2019
Idioma
Inglés
N° páginas
637
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
25.4 x 17.8 x 3.4 cm
Peso
1.13 kg.
ISBN13
9781484253151
N° edición
1
Categorías

Industrial Machine Learning: Using Artificial Intelligence as a Transformational Disruptor (en Inglés)

Andreas François Vermeulen (Autor) · Apress · Tapa Blanda

Industrial Machine Learning: Using Artificial Intelligence as a Transformational Disruptor (en Inglés) - Vermeulen, Andreas François

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Reseña del libro "Industrial Machine Learning: Using Artificial Intelligence as a Transformational Disruptor (en Inglés)"

Understand the industrialization of machine learning (ML) and take the first steps toward identifying and generating the transformational disruptors of artificial intelligence (AI). You will learn to apply ML to data lakes in various industries, supplying data professionals with the advanced skills required to handle the future of data engineering and data science. Data lakes currently generated by worldwide industrialized business activities are projected to reach 35 zettabytes (ZB) as the Fourth Industrial Revolution produces an exponential increase of volume, velocity, variety, variability, veracity, visualization, and value. Industrialization of ML evolves from AI and studying pattern recognition against the increasingly unstructured resource stored in data lakes. Industrial Machine Learning supplies advanced, yet practical examples in different industries, including finance, public safety, health care, transportation, manufactory, supply chain, 3D printing, education, research, and data science. The book covers: supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, evolutionary computing principles, soft robotics disruptors, and hard robotics disruptors. What You Will Learn Generate and identify transformational disruptors of artificial intelligence (AI)Understand the field of machine learning (ML) and apply it to handle big data and process the data lakes in your environmentHone the skills required to handle the future of data engineering and data science Who This Book Is For Intermediate to expert level professionals in the fields of data science, data engineering, machine learning, and data management

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