Tekijä: Prasenjit Chatterjee; Morteza Yazdani; Francisco Fernández-Navarro; Javier Pérez-Rodríguez Kustantaja: Taylor & Francis Ltd (2023) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Prasenjit Chatterjee; Morteza Yazdani; Shankar Chakraborty; Dilbagh Panchal; Siddhartha Bhattacharyya Kustantaja: IGI Global (2019) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Prasenjit Chatterjee; Morteza Yazdani; Shankar Chakraborty; Dilbagh Panchal; Siddhartha Bhattacharyya Kustantaja: IGI Global (2019) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Suchismita Satapathy; Debesh Mishra; Prasenjit Chatterjee Kustantaja: Apple Academic Press Inc. (2021) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: S. C. Malik; Deepak Sinwar; Ashish Kumar; S. R. Gadde; Prasenjit Chatterjee; Bui Thanh Hung Kustantaja: John Wiley & Sons Inc (2023) Saatavuus: Noin 14-17 arkipäivää
Tekijä: Dilbagh Panchal; Mangey Ram; Prasenjit Chatterjee; Anish Kumar Sachdeva Kustantaja: Taylor & Francis Ltd (2023) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Tanupriya Choudhury; Abhirup Khanna; Prasenjit Chatterjee; Jung-Sup Um; Abhishek Bhattacharya Kustantaja: ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc (2023) Saatavuus: Noin 14-17 arkipäivää
Tekijä: Vikas Garg; Shalini Aggarwal; Pooja Tiwari; Prasenjit Chatterjee Kustantaja: Apple Academic Press Inc. (2021) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Taylor & Francis Ltd Sivumäärä: 314 sivua Asu: Kovakantinen kirja Julkaisuvuosi: 2023, 28.02.2023 (lisätietoa) Kieli: Englanti
Machine Learning (ML) is a sub field of artificial intelligence that uses soft computing and algorithms to enable computers to learn on their own and identify patterns in observed data, build models that explain the world, and predict things without having explicit pre-programmed rules and models. This book discusses various applications of ML in engineering fields and the use of ML algorithms in solving challenging engineering problems ranging from biomedical, transport, supply chain and logistics, to manufacturing and industrial. Through numerous case studies, it will assist researchers and practitioners in selecting the correct options and strategies for managing organizational tasks.