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Modello di identificazione dei dati di simmetria del dominio

Om Modello di identificazione dei dati di simmetria del dominio

Gli algoritmi di identificazione dei dati sono modelli utili in aree di ricerca e sviluppo tecnologico in cui sono richieste funzioni di riconoscimento di pattern per classificare i dati all'interno di una definizione; il modello di simmetria del dominio è un algoritmo di Machine Learning altamente efficiente per l'identificazione dei dati, in grado di classificare immagini e suoni con una bassa quantità di dati di addestramento, oltre a essere un modello in grado di estrapolare l'identificazione di altri tipi di dati grazie alla sua fase di modellazione in cui viene applicata una contestualizzazione della natura dei dati per l'addestramento del sistema.In questo libro viene sviluppata e implementata l'automazione di questo modello; un modello di implementazione accessibile, a basso costo computazionale, poiché richiede una quantità molto bassa di dati di addestramento, veloce, versatile in molteplici applicazioni e altamente efficiente.

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  • Språk:
  • Italiensk
  • ISBN:
  • 9786206598374
  • Bindende:
  • Paperback
  • Sider:
  • 72
  • Utgitt:
  • 25. oktober 2023
  • Dimensjoner:
  • 150x5x220 mm.
  • Vekt:
  • 125 g.
  • BLACK NOVEMBER
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Beskrivelse av Modello di identificazione dei dati di simmetria del dominio

Gli algoritmi di identificazione dei dati sono modelli utili in aree di ricerca e sviluppo tecnologico in cui sono richieste funzioni di riconoscimento di pattern per classificare i dati all'interno di una definizione; il modello di simmetria del dominio è un algoritmo di Machine Learning altamente efficiente per l'identificazione dei dati, in grado di classificare immagini e suoni con una bassa quantità di dati di addestramento, oltre a essere un modello in grado di estrapolare l'identificazione di altri tipi di dati grazie alla sua fase di modellazione in cui viene applicata una contestualizzazione della natura dei dati per l'addestramento del sistema.In questo libro viene sviluppata e implementata l'automazione di questo modello; un modello di implementazione accessibile, a basso costo computazionale, poiché richiede una quantità molto bassa di dati di addestramento, veloce, versatile in molteplici applicazioni e altamente efficiente.

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