Data centric artificial intelligence multidisciplinary (34 résultats)
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Data-centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N (EDT); Wasatkar, Namrata Nishant (EDT); R. Shinde, Gitanjali (EDT)
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Data-centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N (EDT); Wasatkar, Namrata Nishant (EDT); R. Shinde, Gitanjali (EDT)
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Data-centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N (EDT); Wasatkar, Namrata Nishant (EDT); R. Shinde, Gitanjali (EDT)
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Data-centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N (EDT); Wasatkar, Namrata Nishant (EDT); R. Shinde, Gitanjali (EDT)
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Data-Centric Artificial Intelligence For Multidisciplinary Applications
Wasatkar, Namrata Nishant (Editor)/ R. Shinde, Gitanjali (Editor)/ N Mahalle, Parikshit (Editor)
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Paperback. Etat : Brand New. 294 pages. 6.14x0.65x9.21 inches. In Stock.
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Etat : New. Dr. Parikshit N. Mahalle is a senior member of the IEEE and is Professor and Head of Department of Artificial Intelligence and Data Science at Vishwakarma Institute of Information Technology, Pune, India. He completed his Ph.D. from Aalb.
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - This book explores the need for a datäcentric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a model¿centric approach. It examines the methodologies for datäcentric approaches, the use of datäcentric approaches in different domains, the need for edge AI and how it…differs from cloud¿based AI. It discusses the new category of AI technology, 'datäcentric AI' (DCAI), which focuses on comprehending, utilizing, and reaching conclusions from data. By adding machine learning and big data analytics tools, datäcentric AI modifies this by enabling it to learn from data rather than depending on algorithms. It can therefore make wiser choices and deliver more precise outcomes. Additionally, it has the potential to be significantly more scalable than conventional AI methods.¿ Includes a collection of case studies with experimentation results to adhere to the practical approaches¿ Examines challenges in dataset generation, synthetic datasets, analysis, and prediction algorithms in stochastic ways¿ Discusses methodologies to achieve accurate results by improving the quality of data¿ Comprises cases in healthcare and agriculture with implementation and impact of quality data in building AI applications.
Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N. (EDT); Wasatkar, Namrata Nishant (EDT); Shinde, Gitanjali R. (EDT)
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N. (EDT); Wasatkar, Namrata Nishant (EDT); Shinde, Gitanjali R. (EDT)
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N. (EDT); Wasatkar, Namrata Nishant (EDT); Shinde, Gitanjali R. (EDT)
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Etat : New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N. (EDT); Wasatkar, Namrata Nishant (EDT); Shinde, Gitanjali R. (EDT)
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Data-Centric Artificial Intelligence for Multidisciplinary Applications
Mahalle, Parikshit N. (Editor)/ Wasatkar, Namrata Nishant (Editor)/ Shinde, Gitanjali R. (Editor)
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Paperback. Etat : new. Paperback. This book explores the need for a datacentric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a modelcentric approach. It examines the methodologies for datacentric approaches, the use of datacentric approaches in different domains, the need for edge AI and how it di…ffers from cloudbased AI. It discusses the new category of AI technology, "datacentric AI" (DCAI), which focuses on comprehending, utilizing, and reaching conclusions from data. By adding machine learning and big data analytics tools, datacentric AI modifies this by enabling it to learn from data rather than depending on algorithms. It can therefore make wiser choices and deliver more precise outcomes. Additionally, it has the potential to be significantly more scalable than conventional AI methods. Includes a collection of case studies with experimentation results to adhere to the practical approaches Examines challenges in dataset generation, synthetic datasets, analysis, and prediction algorithms in stochastic ways Discusses methodologies to achieve accurate results by improving the quality of data Comprises cases in healthcare and agriculture with implementation and impact of quality data in building AI applications This book explores the need for a data-centric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a model-centric approach. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Etat : new. Paperback. This book explores the need for a datacentric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a modelcentric approach. It examines the methodologies for datacentric approaches, the use of datacentric approaches in different domains, the need for edge AI and how it di…ffers from cloudbased AI. It discusses the new category of AI technology, "datacentric AI" (DCAI), which focuses on comprehending, utilizing, and reaching conclusions from data. By adding machine learning and big data analytics tools, datacentric AI modifies this by enabling it to learn from data rather than depending on algorithms. It can therefore make wiser choices and deliver more precise outcomes. Additionally, it has the potential to be significantly more scalable than conventional AI methods. Includes a collection of case studies with experimentation results to adhere to the practical approaches Examines challenges in dataset generation, synthetic datasets, analysis, and prediction algorithms in stochastic ways Discusses methodologies to achieve accurate results by improving the quality of data Comprises cases in healthcare and agriculture with implementation and impact of quality data in building AI applications This book explores the need for a data-centric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a model-centric approach. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Paperback. Etat : new. Paperback. This book explores the need for a datacentric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a modelcentric approach. It examines the methodologies for datacentric approaches, the use of datacentric approaches in different domains, the need for edge AI and how it di…ffers from cloudbased AI. It discusses the new category of AI technology, "datacentric AI" (DCAI), which focuses on comprehending, utilizing, and reaching conclusions from data. By adding machine learning and big data analytics tools, datacentric AI modifies this by enabling it to learn from data rather than depending on algorithms. It can therefore make wiser choices and deliver more precise outcomes. Additionally, it has the potential to be significantly more scalable than conventional AI methods. Includes a collection of case studies with experimentation results to adhere to the practical approaches Examines challenges in dataset generation, synthetic datasets, analysis, and prediction algorithms in stochastic ways Discusses methodologies to achieve accurate results by improving the quality of data Comprises cases in healthcare and agriculture with implementation and impact of quality data in building AI applications This book explores the need for a data-centric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a model-centric approach. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explores the need for a data centric AI approach and its application in the multidisciplinary domain, compared to a model centric approach. It examines the methodologies for data centric approaches, the use of data centric approaches… in different domains, the need for edge AI and how it differs from cloud based AI. It discusses the new category of AI technology, 'data centric AI' (DCAI), which focuses on comprehending, utilizing, and reaching conclusions from data. By adding machine learning and big data analytics tools, data centric AI modifies this by enabling it to learn from data rather than depending on algorithms. It can therefore make wiser choices and deliver more precise outcomes. Additionally, it has the potential to be significantly more scalable than conventional AI methods.- Includes a collection of case studies with experimentation results to adhere to the practical approaches- Examines challenges in dataset generation, synthetic datasets, analysis, and prediction algorithms in stochastic ways- Discusses methodologies to achieve accurate results by improving the quality of data- Comprises cases in healthcare and agriculture with implementation and impact of quality data in building AI applications 310 pp. Englisch.
