Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics (Studies in Big Data, 68, Band 68)
Kurzinformation
inkl. MwSt. Versandinformationen
Artikel zZt. nicht lieferbar
Artikel zZt. nicht lieferbar

Beschreibung
"Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics" von Ajith Abraham ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung von Deep-Learning-Methoden im Bereich der biomedizinischen und Gesundheitsinformatik beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Studies in Big Data" und bietet einen detaillierten Überblick über die neuesten Fortschritte und Techniken im Bereich des maschinellen Lernens, speziell angepasst an medizinische Anwendungen. Die Autoren diskutieren verschiedene Deep-Learning-Architekturen und Algorithmen, die für die Analyse großer und komplexer biomedizinischer Daten eingesetzt werden können. Dazu gehören Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und andere fortschrittliche Modelle. Das Buch beleuchtet auch spezifische Anwendungsfälle wie Bildverarbeitung in der Radiologie, Genomanalyse, Patientenüberwachung und prädiktive Modellierung von Krankheitsverläufen. Darüber hinaus wird auf die Herausforderungen eingegangen, die bei der Implementierung dieser Technologien in klinischen Umgebungen auftreten können, einschließlich Fragen der Datensicherheit, ethischen Überlegungen und der Notwendigkeit robuster Validierungsstrategien. Insgesamt dient das Buch als wertvolle Ressource für Forscher, Praktiker und Studenten, die sich für den Einsatz von Deep Learning in der Medizin interessieren.
Produktdetails
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
- hardcover
- 338 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- hardcover
- 390 Seiten
- Erschienen 2010
- World Scientific
- Gebunden
- 364 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- hardcover
- 354 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- hardcover
- 515 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 697 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Gebunden
- 370 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 883 Seiten
- Erschienen 2018
- mitp
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 216 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 432 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 227 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- paperback
- 509 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- hardcover
- 152 Seiten
- Erschienen 2019
- CRC Press
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 215 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 352 Seiten
- Erschienen 2018
- The MIT Press




