BOOKS - Supervised and Unsupervised Data Engineering for Multimedia Data
Supervised and Unsupervised Data Engineering for Multimedia Data - Suman Kumar Swarnkar, J.P. Patra, Sapna Singh Kshatri 2024 PDF | EPUB Wiley-Scrivener BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
15096

Telegram
 
Supervised and Unsupervised Data Engineering for Multimedia Data
Author: Suman Kumar Swarnkar, J.P. Patra, Sapna Singh Kshatri
Year: 2024
Pages: 372
Format: PDF | EPUB
File size: 10.1 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Long Detailed Description of the Plot: In the ever-evolving landscape of technology, it is crucial to understand the process of technological advancements and how they impact our lives. Supervised and Unsupervised Data Engineering for Multimedia Data offers a comprehensive exploration of the intricaing aspects of handling multimedia data through both supervised and unsupervised data engineering. This groundbreaking volume, authored by an esteemed team of experts, delves into the theoretical foundations and practical applications of cutting-edge methodologies, providing a cohesive framework for navigating the complexities of multimedia datasets. As we venture deeper into the digital age, the need for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge becomes increasingly important. The survival of humanity and the unity of people in a warring state depend on our ability to adapt and evolve with technology. By mastering the art of manipulating multimedia data with precision and efficiency, we can harness the power of data engineering to drive innovation and progress. The book seamlessly integrates theoretical foundations with practical applications, offering valuable insights for both novices and seasoned professionals. Readers will embark on a spectrum of topics, including Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, and data analysis, all tailored to the challenges and opportunities presented by multimedia datasets. From foundational principles to advanced techniques, each chapter provides essential guidance, making this book an indispensable resource for academia and industry professionals alike.
Подробное описание сюжета: В постоянно развивающемся ландшафте технологий крайне важно понимать процесс технологических достижений и то, как они влияют на нашу жизнь. Контролируемый и неконтролируемый инжиниринг данных для мультимедийных данных предлагает комплексное исследование сложных аспектов обработки мультимедийных данных посредством как контролируемого, так и неконтролируемого инжиниринга данных. Этот новаторский том, созданный уважаемой группой экспертов, углубляется в теоретические основы и практические применения передовых методологий, обеспечивая целостную основу для навигации по сложностям мультимедийных наборов данных. По мере того, как мы углубляемся в цифровую эпоху, необходимость разработки личной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний становится все более важной. Выживание человечества и единство людей в воюющем государстве зависят от нашей способности адаптироваться и развиваться с помощью технологий. Овладев искусством манипулирования мультимедийными данными с точностью и эффективностью, мы сможем использовать мощь инженерии данных для стимулирования инноваций и прогресса. Книга органично интегрирует теоретические основы с практическими приложениями, предлагая ценную информацию как для новичков, так и для опытных специалистов. Читатели затронут целый ряд тем, включая искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и анализ данных, которые адаптированы к проблемам и возможностям, предоставляемым мультимедийными наборами данных. От основополагающих принципов до передовых методов, каждая глава содержит важные рекомендации, что делает эту книгу незаменимым ресурсом как для академических кругов, так и для профессионалов отрасли.
Description détaillée de l'histoire : Dans un paysage technologique en constante évolution, il est essentiel de comprendre le processus des progrès technologiques et leur impact sur nos vies. L'ingénierie de données contrôlées et non contrôlées pour les données multimédia offre une étude complète des aspects complexes du traitement des données multimédia par le biais de l'ingénierie de données contrôlées et non contrôlées. Ce volume novateur, créé par un groupe d'experts respecté, approfondit les bases théoriques et les applications pratiques des méthodologies avancées, fournissant un cadre holistique pour naviguer dans la complexité des ensembles de données multimédia. Au fur et à mesure que nous nous approfondissons dans l'ère numérique, la nécessité de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes devient de plus en plus importante. La survie de l'humanité et l'unité des hommes dans un État en guerre dépendent de notre capacité à s'adapter et à se développer grâce à la technologie. En maîtrisant l'art de manipuler les données multimédia avec précision et efficacité, nous pourrons exploiter la puissance de l'ingénierie des données pour stimuler l'innovation et le progrès. livre intègre organiquement les bases théoriques avec des applications pratiques, offrant des informations précieuses pour les débutants et les professionnels expérimentés. s lecteurs aborderont un certain nombre de sujets, y compris l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'analyse des données, qui sont adaptés aux problèmes et aux possibilités des ensembles de données multimédia. Des principes fondamentaux aux meilleures pratiques, chaque chapitre contient des recommandations importantes, faisant de ce livre une ressource indispensable tant pour les universitaires que pour les professionnels de l'industrie.
Descripción detallada de la trama: En el panorama en constante evolución de la tecnología, es fundamental comprender el proceso de avances tecnológicos y cómo afectan a nuestras vidas. La ingeniería controlada e incontrolada de datos para datos multimedia ofrece una investigación exhaustiva sobre aspectos complejos del procesamiento de datos multimedia a través de la ingeniería de datos tanto controlada como no controlada. Este volumen innovador, creado por un respetado grupo de expertos, profundiza en los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas de las metodologías avanzadas, proporcionando un marco holístico para navegar por las complejidades de los conjuntos de datos multimedia. A medida que nos adentramos en la era digital, la necesidad de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno es cada vez más importante. La supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un Estado en guerra dependen de nuestra capacidad para adaptarnos y evolucionar a través de la tecnología. Dominando el arte de manipular los datos multimedia con precisión y eficiencia, podremos aprovechar el poder de la ingeniería de datos para estimular la innovación y el progreso. libro integra orgánicamente los fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas, ofreciendo información valiosa tanto para principiantes como para profesionales experimentados. lectores abordarán una serie de temas, entre ellos la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el análisis de datos, que se adaptan a los problemas y oportunidades que ofrecen los conjuntos de datos multimedia. Desde principios fundamentales hasta buenas prácticas, cada capítulo contiene recomendaciones importantes, lo que hace de este libro un recurso indispensable tanto para el mundo académico como para los profesionales de la industria.
Ausführliche Beschreibung der Handlung: In einer sich ständig weiterentwickelnden Technologielandschaft ist es entscheidend, den Prozess des technologischen Fortschritts zu verstehen und wie er unser ben beeinflusst. Controlled and Uncontrolled Data Engineering für multimediale Daten bietet eine umfassende Untersuchung der komplexen Aspekte der multimedialen Datenverarbeitung durch sowohl Controlled als auch Uncontrolled Data Engineering. Dieser bahnbrechende Band, der von einer angesehenen Expertengruppe erstellt wurde, vertieft sich in die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen fortgeschrittener Methoden und bietet einen ganzheitlichen Rahmen für die Navigation durch die Komplexität multimedialer Datensätze. Während wir uns in das digitale Zeitalter vertiefen, wird die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln, immer wichtiger. Das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat hängen von unserer Fähigkeit ab, uns durch Technologie anzupassen und zu entwickeln. Durch die Beherrschung der Kunst, Multimedia-Daten mit Präzision und Effizienz zu manipulieren, können wir die Kraft des Data Engineering nutzen, um Innovation und Fortschritt voranzutreiben. Das Buch integriert die theoretischen Grundlagen nahtlos in praktische Anwendungen und bietet wertvolle Informationen sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Fachleute. Die ser werden eine Reihe von Themen ansprechen, darunter künstliche Intelligenz (KI), maschinelles rnen und Datenanalyse, die auf die Herausforderungen und Chancen von Multimedia-Datensätzen zugeschnitten sind. Von grundlegenden Prinzipien bis hin zu Best Practices enthält jedes Kapitel wichtige Empfehlungen, die dieses Buch zu einer unverzichtbaren Ressource sowohl für Akademiker als auch für Branchenexperten machen.
''
Konu detayı: Teknolojinin sürekli gelişen ortamında, teknolojik gelişmelerin sürecini ve bunların yaşamlarımızı nasıl etkilediğini anlamak çok önemlidir. Multimedya verileri için kontrollü ve kontrolsüz veri mühendisliği, hem kontrollü hem de kontrolsüz veri mühendisliği yoluyla multimedya veri işlemenin karmaşık yönlerinin kapsamlı bir araştırmasını sunar. Saygın bir uzmanlar paneli tarafından oluşturulan bu çığır açan cilt, en yeni metodolojilerin teorik temellerini ve pratik uygulamalarını inceleyerek, multimedya veri kümelerinin karmaşıklıklarını gezinmek için bütünsel bir çerçeve sunar. Dijital çağın derinliklerine indikçe, modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacı daha önemli hale geliyor. İnsanlığın hayatta kalması ve savaşan bir durumdaki insanların birliği, teknoloji yoluyla uyum sağlama ve gelişme yeteneğimize bağlıdır. Multimedya verilerini hassasiyet ve verimlilikle manipüle etme sanatında ustalaşarak, yenilikçiliği ve ilerlemeyi teşvik etmek için veri mühendisliğinin gücünden yararlanabiliriz. Kitap, teorik temelleri pratik uygulamalarla sorunsuz bir şekilde bütünleştirir ve hem yeni başlayanlar hem de deneyimli profesyoneller için değerli bilgiler sunar. Okuyucular, multimedya veri kümelerinin sağladığı zorluklara ve fırsatlara göre uyarlanmış yapay zeka (AI), makine öğrenimi ve veri analizi gibi bir dizi konuya değinecek. Temel ilkelerden en iyi uygulamalara kadar her bölüm, bu kitabı hem akademi hem de endüstri profesyonelleri için vazgeçilmez bir kaynak haline getiren önemli öneriler içermektedir.
تفاصيل الحبكة: في المشهد المستمر التطور للتكنولوجيا، من الضروري فهم عملية التقدم التكنولوجي وكيف تؤثر على حياتنا. توفر هندسة البيانات الخاضعة للرقابة وغير الخاضعة للرقابة للبيانات المتعددة الوسائط استكشافًا شاملاً للجوانب المعقدة لتجهيز البيانات متعددة الوسائط من خلال هندسة البيانات الخاضعة للرقابة وغير الخاضعة للرقابة. تم إنشاء هذا المجلد الرائد من قبل لجنة محترمة من الخبراء، ويتعمق في الأسس النظرية والتطبيقات العملية لأحدث المنهجيات، مما يوفر إطارًا شاملاً للتنقل في تعقيدات مجموعات البيانات متعددة الوسائط. مع تعمقنا في العصر الرقمي، أصبحت الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة أكثر أهمية. يعتمد بقاء البشرية ووحدة الناس في دولة متحاربة على قدرتنا على التكيف والتطور من خلال التكنولوجيا. من خلال إتقان فن التلاعب ببيانات الوسائط المتعددة بدقة وكفاءة، يمكننا تسخير قوة هندسة البيانات لدفع الابتكار والتقدم. يدمج الكتاب بسلاسة الأسس النظرية مع التطبيقات العملية، ويقدم معلومات قيمة لكل من المبتدئين والمهنيين ذوي الخبرة. سيتطرق القراء إلى مجموعة من الموضوعات بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي وتحليل البيانات، والتي تم تصميمها خصيصًا للتحديات والفرص التي توفرها مجموعات بيانات الوسائط المتعددة. من المبادئ التأسيسية إلى أفضل الممارسات، يحتوي كل فصل على توصيات مهمة، مما يجعل هذا الكتاب موردًا لا غنى عنه لكل من الأوساط الأكاديمية والمهنيين في الصناعة.

You may also be interested in:

Supervised and Unsupervised Data Engineering for Multimedia Data
Supervised and Unsupervised Data Engineering for Multimedia Data
Supervised and Unsupervised Data Engineering for Multimedia Data
Supervised and Unsupervised Learning for Data Science (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Machine Learning: Fundamental Algorithms for Supervised and Unsupervised Learning With Real-World Applications (Advanced Data Analytics Book 1)
Machine Learning Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples
Machine Learning: Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples (English Edition)
Ultimate Data Engineering with Databricks Develop Scalable Data Pipelines Using Data Engineering|s Core Tenets Such as Delta Tables, Ingestion, Transformation, Security, and Scalability
Ultimate Data Engineering with Databricks Develop Scalable Data Pipelines Using Data Engineering|s Core Tenets Such as Delta Tables, Ingestion, Transformation, Security, and Scalability
Ultimate Azure Data Engineering Build Robust Data Engineering Systems on Azure with SQL, ETL, Data Modeling, and Power BI for Business Insights and Crack Azure Certifications
Ultimate Azure Data Engineering Build Robust Data Engineering Systems on Azure with SQL, ETL, Data Modeling, and Power BI for Business Insights and Crack Azure Certifications
Data Engineering Design Patterns Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems (3rd Early Release)
Data Engineering Design Patterns Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems (3rd Early Release)
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Scientific Python Toolkits: A practical guide to implementing supervised and unsupervised machine learning algorithms in Python
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS: Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources (English Edition)
Azure Data Engineering Cookbook: Get well versed in various data engineering techniques in Azure using this recipe-based guide, 2nd Edition
Getting Started with DuckDB: A practical guide for accelerating your data science, data analytics, and data engineering workflows
Practical Data Science with Jupyter Explore Data Cleaning, Pre-processing, Data Wrangling, Feature Engineering and Machine Learning using Python and Jupyter
Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
Supervised Machine Learning with Python A Comprehensive guide to Supervised Learning for 2024
Supervised Machine Learning with Python A Comprehensive guide to Supervised Learning for 2024
Supervised Machine Learning with Python: A Comprehensive guide to Supervised Learning for 2024
Hands-on Supervised Learning with Python Learn How to Solve Machine Learning Problems with Supervised Learning Algorithms
Data Quality Engineering in Financial Services Applying Manufacturing Techniques to Data
Data in Context: Models as Enablers for Managing and Using Data (The Enterprise Engineering Series)
Data Engineering with AWS: A Comprehensive Guide to Building Robust Data Pipelines
Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems
Hands on Azure Data Studio Microsoft|s Open Platform for Data Engineering and Analytics
Proceedings of Data Analytics and Management: ICDAM 2021, Volume 1 (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 90)
Data Engineering with dbt: A practical guide to building a cloud-based, pragmatic, and dependable data platform with SQL
Azure Data Engineer Associate Certification Guide: Ace the DP-203 exam with advanced data engineering skills
Data Engineering and Data Science Concepts and Applications
Data Engineering and Data Science: Concepts and Applications
Data-Centric Machine Learning with Python: The ultimate guide to engineering and deploying high-quality models based on good data
Machine Learning and Computational Intelligence Techniques for Data Engineering: Proceedings of the 4th International Conference MISP 2022, Volume 2 (Lecture Notes in Electrical Engineering Book 998)
Systems Engineering in the Fourth Industrial Revolution Big Data, Novel Technologies, and Modern Systems Engineering
Data Engineering with Scala and Spark: Build streaming and batch pipelines that process massive amounts of data using Scala
Data Engineering with AWS - Second Edition: Acquire the skills to design and build AWS-based data transformation pipelines like a pro