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Enabling AI Applications in Data Science


Enabling AI Applications in Data Science
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Beschreibung

Part I: Artificial Intelligence and Optimization.- Stochastic Proximal Gradient Algorithm with Minibatches Application to Large Scale Learning Models.- The Human Mental Search Algorithm for Solving Optimisation Problems.- Reducing Redundant Association Rules Using Type-2 Fuzzy Logic.- Identifiability of Discrete Concentration Graphical Models with a Latent Variable.- An Automatic Classification of Genetic Mutations by Exploring Different Classifiers.- Towards Artificial Intelligence: Concepts, Applications, and Innovations.- Part II: Big Data and Artificial Intelligence Applications.- In Depth Analysis, Applications and Future Issues of Artificial Neural Network.- Big Data and Deep Learning in Plant Leaf Diseases Classification for Agriculture.- Machine Learning Cancer Diagnosis Based on Medical Image Size and Modalities.

Eigenschaften

Breite: 161
Gewicht: 1149 g
Höhe: 44
Länge: 242
Seiten: 650
Sprachen: Englisch
Autor: Aboul-Ella Hassanien, Mohamed Hamed N. Taha, Nour Eldeen M. Khalifa

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