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 environment Hone 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 About the Author Andreas Fran ois Vermeulen is Chief Data Scientist and Solutions Delivery Manager at Sopra-Steria and he serves as part-time doctoral researcher and senior research project advisor at University of St.
Andrews on future concepts in health care systems, Internet of Things (Io T) sensors, massive distributed computing, mechatronics, at.
| Covers | Supervised learning unsupervised learning reinforcement learning evolutionary computing principles soft robotics disruptors and hard robotics disruptors |
|---|
APress este o companie de editură bine-cunoscută specializată în cărți și cărți electronice axate în primul rând pe subiecte legate de tehnologie.
Fondată în 1999, APress s-a impus ca un editor lider în domeniile informatică, tehnologiei informației, programare, dezvoltare web și subiecte conexe.
Compania publică o gamă largă de titluri care acoperă diverse limbaje de programare, metodologii de dezvoltare software, securitate cibernetică, știință a datelor, inteligență artificială, învățare automată, cloud computing, dezvoltare de aplicații mobile și multe altele.
APress se adresează atât profesioniștilor de nivel începător, cât și de nivel avansat, oferind cărți potrivite pentru auto-studiu, referință și dezvoltare profesională.
APress este cunoscut pentru angajamentul său de a publica conținut de înaltă calitate, practic și autorizat, creat de experți în domeniile lor respective.
Cărțile companiei oferă adesea informații tehnice aprofundate, exemple din lumea reală, studii de caz și tutoriale practice, făcându-le resurse valoroase pentru dezvoltatorii de software, profesioniștii IT, studenții și entuziaștii deopotrivă.
Pe lângă publicațiile tipărite, APress oferă, de asemenea, cărți electronice și conținut digital prin intermediul site-ului său web și al diferitelor platforme online, oferind cititorilor acces convenabil la biblioteca sa vastă de cărți tehnice.
În general, APress și-a câștigat o reputație de excelență în industria de publicare tehnologică, lansând continuu titluri relevante și oportune care se adresează nevoilor în evoluție ale profesioniștilor și cursanților din comunitatea tehnologică.
Apress Industrial machine learning: using artificial intelligence as a transformational disruptor, paperback/andreas francois vermeulen
