Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Название: Document Processing Using Machine Learning
Автор: Sk Md Obaidullah (Editor), KC Santosh (Editor), Teresa Goncalves (Editor), Nibaran Das (Editor)
Издательство: Chapman and Hall/CRC;
Год: 2020
Формат: True PDF
Страниц: 182
Размер: 10 Mb
Язык: English

Document Processing Using Machine Learning aims at presenting a handful of resources for students and researchers working in the document image analysis (DIA) domain using machine learning since it covers multiple document processing problems. Starting with an explanation of how Artificial Intelligence (AI) plays an important role in this domain, the book further discusses how different machine learning algorithms can be applied for classification/recognition and clustering problems regardless the type of input data: images or text.
In brief, the book offers comprehensive coverage of the most essential topics, including:
· The role of AI for document image analysis
· Optical character recognition
· Machine learning algorithms for document analysis
· Extreme learning machines and their applications
· Mathematical foundation for Web text document analysis
· Social media data analysis
· Modalities for document dataset generation
This book serves both undergraduate and graduate scholars in Computer Science/Information Technology/Electrical and Computer Engineering. Further, it is a great fit for early career research scientists and industrialists in the domain.








НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: bomboane 29-05-2020, 11:00 | Напечатать |
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MirKnig.Su  ©2021     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности