Menu

Zaloguj się

Twoje konto

×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Szukaj

Zamknij

    Dostawa od 0,00zł

    TOP tytuł w super cenie » 50% taniej

    Data Science for IoT Engineers. Master Data Science Techniques and Machine Learning Applications for Innovative IoT Solutions Mercury Learning and Information, P. G. Madhavan

    (ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku angielskim
    Data Science for IoT Engineers. Master Data Science Techniques and Machine Learning Applications for Innovative IoT Solutions Mercury Learning and Information, P. G. Madhavan - okladka książki

    Data Science for IoT Engineers. Master Data Science Techniques and Machine Learning Applications for Innovative IoT Solutions Mercury Learning and Information, P. G. Madhavan - okladka książki

    Data Science for IoT Engineers. Master Data Science Techniques and Machine Learning Applications for Innovative IoT Solutions Mercury Learning and Information, P. G. Madhavan - audiobook MP3

    Data Science for IoT Engineers. Master Data Science Techniques and Machine Learning Applications for Innovative IoT Solutions Mercury Learning and Information, P. G. Madhavan - audiobook CD

    Autorzy:
    Mercury Learning and Information, P. G. Madhavan
    Wydawnictwo:
    Mercury_Learning (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    170
    Dostępne formaty:
         PDF
         ePub
    This book introduces data science to professionals in engineering, physics, mathematics, and related fields. It serves as a workbook with MATLAB code, linking subject knowledge to data science, machine learning, and analytics, with applications in IoT. Part One integrates machine learning, systems theory, linear algebra, digital signal processing, and probability theory. Part Two develops a nonlinear, time-varying machine learning solution for modeling real-life business problems.
    Understanding data science is crucial for modern applications, particularly in IoT. This book presents a dynamic machine learning solution to handle these complexities. Topics include machine learning, systems theory, linear algebra, digital signal processing, probability theory, state-space formulation, Bayesian estimation, Kalman filter, causality, and digital twins.
    The journey begins with data science and machine learning, covering systems theory and linear algebra. Advanced concepts like the Kalman filter and Bayesian estimation lead to developing a dynamic machine learning model. The book ends with practical applications using digital twins.

    Wybrane bestsellery

    Selling helion.pl

    O autorach książki

    MERCURY LEARNING and INFORMATION publishes content in the areas of science and medicine, technology and computing, engineering, and mathematics designed for the professional/reference, trade, library, higher education, career school, and online training markets.
    P. G. Madhavan, Ph.D., has an extensive background in the Internet of Things (IoT), machine learning, digital twins, and wireless technologies in roles such as Chief IoT Officer and IoT Product Manager at large corporations (including Rockwell Automation, GE Aviation, and NEC).

    Mercury Learning and Information, P. G. Madhavan - pozostałe książki

    Mercury_Learning - inne książki

    Zamknij

    Przenieś na półkę

    Proszę czekać...
    ajax-loader

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Ebook
    161,10 zł
    Dodaj do koszyka

    Wydawnictwo Naukowe Helion »

    Grafika Wydawnictwo Naukowe Helion. Dołącz do nas!
    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
    Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.