Apprentissage automatique pour les données environnementales spatiales : théorie, applications et logiciels - Sciences de l'environnement | Livre broché | 392 pages

Explorez la pointe de l'apprentissage automatique appliqué aux données environnementales avec ce guide complet. Ce livre approfondit les algorithmes avancés et leur mise en œuvre pratique pour la classification et la cartographie d'informations environnementales distribuées spatialement.

Caractéristiques principales :

• Algorithmes d'apprentissage automatique à la pointe de la technologie, incluant les réseaux de neurones artificiels et les machines à vecteurs de support.
• Application d'algorithmes à la classification et à la cartographie de données environnementales spatialement distribuées.
• Présentation d'algorithmes géostatistiques de base.
• Exploration des nouvelles tendances en apprentissage automatique et de leur application aux données spatiales.
• Études de cas réels basées sur des données environnementales et de pollution.
• Inclut un CD-ROM avec le logiciel Machine Learning Office pour une pratique concrète.

Ce qui est inclus :

• Livre : Machine Learning for Spatial Environmental Data: Theory, Applications and Software (Environmental Sciences)
• CD-ROM avec le logiciel Machine Learning Office et des jeux de données d'exemple

Spécifications :

• Auteurs : Mikhail Kanevski, Alexei Pozdnoukhov, Vadim Timonin
• Éditeur : Presses Polytechniques et Universitaires Romandes
• Date de publication : 10 septembre 2026
• Langue : Anglais
• Nombre de pages : 392 pages
• Reliure : Livre broché
• Dimensions : 159 x 28 x 241 mm (6,26 x 1,1 x 9,49 pouces)
• Poids : 454g (1 lb)
• ISBN-10 : 294022224X
• ISBN-13 : 978-2940222247
• Collection : Sciences de l'environnement
• EAN: 9782940222247
• Date de sortie: 10.09.2026

Ce livre est une ressource inestimable pour les étudiants et les chercheurs cherchant à appliquer des techniques avancées d'apprentissage automatique aux défis environnementaux.