Metaheuristics for Enterprise Data Intelligence

Langue : anglais

Edité par Taylor and Francis Ltd, GB, 2026

1032699795 / 9781032699790

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With the emergence of the data economy, information has become integral to business excellence. Every enterprise, irrespective of its domain of interest, carries and processes a lot of data in their day-to-day activities. Converting massive datasets into insightful information plays an important role in developing better business solutions. Data intelligence and its analysis pose several challenges in data representation, building knowledge systems, issue resolution and predictive systems for trend analysis and decisionmaking. The data available could be of any modality, especially when data is associated with healthcare, biomedical, finance, retail, cybersecurity, networking, supply chain management, manufacturing, etc. The optimization of such systems is therefore crucial to leveraging the best outcomes and conclusions. To this end, AI-based nature-inspired optimization methods or approximation-based optimization methods are becoming very powerful. Notable metaheuristics include genetic algorithms, differential evolution, ant colony optimization, particle swarm optimization, artificial bee colony, grey wolf optimizer, political optimizer, cohort intelligence and league championship algorithm. This book provides a systematic discussion of AI-based metaheuristics application in a wide range of areas, including big data intelligence and predictive analytics, enterprise analytics, graph optimization algorithms, machine learning and ensemble learning, computer vision enterprise practices and data benchmarking.…

N° de réf. du vendeur LU-9781032699790

Titre
Metaheuristics for Enterprise Data Intelligence
Auteur
Kaustubh Vaman Sakhare
Éditeur
Taylor and Francis Ltd, GB
Année de publication
2026
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1032699795
ISBN à 13 chiffres
9781032699790
Poids de l'article
290 grammes

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