Az NLP és a mélytanulás fejlett alkalmazásai a közösségi médiaadatokban

Az NLP és a mélytanulás fejlett alkalmazásai a közösségi médiaadatokban (Abd El-Latif Ahmed A.)

Eredeti címe:

Advanced Applications of NLP and Deep Learning in Social Media Data

Könyv tartalma:

A közösségi médiaplatformok a szöveges adatok egyik fő generátora, ahol az emberek világszerte megosztják mindennapi életük tapasztalatait és információikat az online társadalommal. Az emberek társadalmi, személyes és szakmai élete ezeken a közösségi oldalakon nemcsak hatalmas mennyiségű adatot generál, hanem számos kutatási lehetőséggel ajtót nyit a kutatók és az akadémikusok előtt is.

Ez a bőséges adatmennyiség fejlett gépi tanulást, mély tanulást és intelligens eszközöket és technikákat igényel az információk fogadásához, feldolgozásához és értelmezéséhez, hogy megoldják a valós élet kihívásait és javítsák az emberek online társadalmi életét. Az NLP és a mélytanulás fejlett alkalmazásai a közösségi média adataiban áthidalja a természetes nyelvfeldolgozás (NLP), a fejlett gépi tanulás, a mélytanulás és az online közösségi média közötti szakadékot.

Reméli, hogy egy jobb és biztonságosabb közösségi média teret építhet ki azáltal, hogy a különböző közösségi médiaplatformokon elérhető emberi nyelvet a mesterséges intelligencia áldásaival érthetővé teszi a gépek számára. Az olyan témákat, mint a gépi tanuláson alapuló előrejelzés, az érzelemfelismerés és a nagydimenziós szövegklaszterezés lefedő, elsőrangú referenciaforrás, amely nélkülözhetetlen forrás az OSN-szolgáltatók, pszichiáterek, pszichológusok, klinikusok, szociológusok, felsőoktatási hallgatók és oktatók, könyvtárosok, kutatók és akadémikusok számára.

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9781668469095
Szerző:
Kiadó:
Nyelv:angol
Kötés:Keményfedeles

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

Biztonság és adatvédelem az Iot- és 5g-hálózatok számára: Technika, kihívások és új irányok -...
Ez a könyv az IoT- és 5G-hálózatok és...
Biztonság és adatvédelem az Iot- és 5g-hálózatok számára: Technika, kihívások és új irányok - Security and Privacy Preserving for Iot and 5g Networks: Techniques, Challenges, and New Directions
A multimédiás adatfeldolgozás és biztonság legújabb fejleményei: Kérdések, kihívások és technikák -...
A közösségi média dominanciájának korában naponta...
A multimédiás adatfeldolgozás és biztonság legújabb fejleményei: Kérdések, kihívások és technikák - Recent Advancements in Multimedia Data Processing and Security: Issues, Challenges, and Techniques
Adatbiztonság és adatvédelem az Iot- és 5g-hálózatok számára: Techniques, Challenges, and New...
Hiteles QR-kódok a nyomon követhetőség és a...
Adatbiztonság és adatvédelem az Iot- és 5g-hálózatok számára: Techniques, Challenges, and New Directions (Technikák, kihívások és új irányok) - Security and Privacy Preserving for Iot and 5g Networks: Techniques, Challenges, and New Directions
Mesterséges intelligencia a biometriában és a kiberbiztonságban: Technológia és alkalmazások -...
Az új technológiák integrációja a biztonság és a...
Mesterséges intelligencia a biometriában és a kiberbiztonságban: Technológia és alkalmazások - Artificial Intelligence for Biometrics and Cybersecurity: Technology and Applications
Az NLP és a mélytanulás fejlett alkalmazásai a közösségi médiaadatokban - Advanced Applications of...
A közösségi médiaplatformok a szöveges adatok...
Az NLP és a mélytanulás fejlett alkalmazásai a közösségi médiaadatokban - Advanced Applications of NLP and Deep Learning in Social Media Data
Kiberbiztonság: A Chaotic Systems Using Chaotic Systems: A New Approach Using Chaotic Systems -...
Ez a könyv a kaotikus rendszerek technikáit és...
Kiberbiztonság: A Chaotic Systems Using Chaotic Systems: A New Approach Using Chaotic Systems - Cybersecurity: A New Approach Using Chaotic Systems

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)