Name: Eine Roadmap zur Implementierung von Maschinellem Lernen in der Bauindustrie: Maschinelles Lernen, Bauprojekt (en Alemán)
Price: 86330.00 CLP
Availability: InStock
Author: Balakrishnan Subramanian; Anandh K. S.
ISBN: 9786207745470

portada Eine Roadmap zur Implementierung von Maschinellem Lernen in der Bauindustrie: Maschinelles Lernen, Bauprojekt (en Alemán)

Eine Roadmap zur Implementierung von Maschinellem Lernen in der Bauindustrie: Maschinelles Lernen, Bauprojekt (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

Verlag Unser Wissen

Autor

Balakrishnan Subramanian; Anandh K. S.

Idioma

Alemán

N° páginas

112

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9786207745470

Eine Roadmap zur Implementierung von Maschinellem Lernen in der Bauindustrie: Maschinelles Lernen, Bauprojekt (en Alemán)

Balakrishnan Subramanian; Anandh K. S. (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 21 a 25 días háb.

$ 143.880$ 86.330

-40%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan 10 unidades

$ 86.330

Llega entre el 01 Sep y el 07 Sep a Santiago, Región Metropolitana. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Eine Roadmap zur Implementierung von Maschinellem Lernen in der Bauindustrie: Maschinelles Lernen, Bauprojekt (en Alemán)"

"A Roadmap to Implement Machine Learning in Construction Industry" ist ein umfassender Leitfaden, der die Anwendung des maschinellen Lernens in der Bauindustrie untersucht. Das von Branchenexperten geschriebene Buch bietet einen klaren Fahrplan für die Implementierung von Techniken des maschinellen Lernens in Bauprojekten, von der Planung bis zur Ausführung. Das Buch deckt eine Reihe von Themen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen ab, darunter die Datenerfassung und -verarbeitung, die Auswahl von Merkmalen, die Auswahl von Algorithmen sowie das Training und die Validierung von Modellen. Darüber hinaus wird der Einsatz von maschinellem Lernen für verschiedene Bauaktivitäten wie Projektplanung, Risikomanagement, Qualitätskontrolle und Gerätewartung untersucht. Anhand von praktischen Beispielen und Fallstudien zeigen die Autoren die Vorteile des maschinellen Lernens in der Bauindustrie auf, wie z. B. erhöhte Effizienz, verbesserte Qualität und geringere Kosten. Sie erörtern auch die Herausforderungen und Überlegungen, die bei der Implementierung des maschinellen Lernens berücksichtigt werden müssen, wie z. B. Datenschutz, Datenqualität und der Bedarf an qualifiziertem Personal.