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Learning Algorithms for Internet of Things

G.R. Kanagachidambaresan, N. Bharathi (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
The advent of Internet of Things (IoT) has paved the way for sensing the environment and smartly responding. This can be further improved by enabling intelligence to the system with the support of machine learning and deep learning techniques. This book describes learning algorithms that can be applied to IoT-based, real-time applications and improve the utilization of data collected and the overall performance of the system. Many societal challenges and problems can be resolved using a better amalgamation of IoT and learning algorithms. “Smartness” is the buzzword that is realized only with the help of learning algorithms. In addition, it supports researchers with code snippets that focus on the implementation and performance of learning algorithms on IoT based applications such as healthcare, agriculture, transportation, etc. These snippets include Python packages such as Scipy, Scikit-learn, Theano, TensorFlow, Keras, PyTorch, and more. Learning Algorithms for Internet of Things provides you with an easier way to understand the purpose and application of learning algorithms on IoT. What you’ll Learn Supervised algorithms such as Regression and Classification. Unsupervised algorithms, like K-means clustering, KNN, hierarchical clustering, principal component analysis, and more. Artificial neural networks for IoT (architecture, feedback, feed-forward, unsupervised). Convolutional neural networks for IoT (general, LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, etc.). Optimization methods, such as gradient descent, stochastic gradient descent, Adagrad, AdaDelta, and IoT optimization. Who This Book Is For Students interested in learning algorithms and their implementations, as well as researchers in IoT looking to extend their work with learning algorithms
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
20.12.2024
Sprache
Englisch
EAN
9798868805295
Herausgeber
APRESS
Serien- oder Bandtitel
Maker Innovations Series
Sonderedition
Nein
Autor
G.R. Kanagachidambaresan, N. Bharathi
Seitenanzahl
299
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Applying Python Tools to Improve Data Collection Use for System Performance
Schlagwörter
Internet of Things, Machine learning, Supervised, Unsupervised, Reinforcement, Deep learning, Artificial neural network, Convolution neural networks, Recurrent neural network, Long short-term memory, Optimization, Python
Thema-Inhalt
UT - Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Apress, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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