Thông tin tài liệu

Thông tin siêu dữ liệu biểu ghi
Trường DC Giá trịNgôn ngữ
dc.contributorCristea, Nicoleta-
dc.contributorRivas, Pablo-
dc.contributor.authorSun, Ziheng-
dc.date.accessioned2024-01-24T06:51:39Z-
dc.date.available2024-01-24T06:51:39Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://thuvienso.thanglong.edu.vn//handle/TLU/9128-
dc.description.abstractThe book focuses on the most challenging problems in applying AI in Earth system sciences, such as training data preparation, model selection, hyperparameter tuning, model structure optimization, spatiotemporal generalization, transforming model results into products, and explaining trained models. In addition, it provides full-stack workflow tutorials to help walk readers through the whole process, regardless of previous AI experience.vi
dc.format.extent430psvi
dc.language.isoenvi
dc.publisherElseviervi
dc.subjectArtificial Intelligencevi
dc.subjectTrí tuệ nhân tạo trong y tếvi
dc.subjectỨng dụng trí tuệ nhân tạo vào khoa họcvi
dc.titleArtificial Intelligence in Earth Science: Best Practices and Fundamental Challengesvi
dc.typeSách/Bookvi
Bộ sưu tậpCông tác xã hội

Danh sách tệp tin đính kèm:
Ảnh bìa
  • TVS.006022_TV_Ziheng Sun, Nicoleta Cristea, Pablo Rivas - Artificial Intelligence in Earth Science_ Best Practices and Fundamental Challenges-Elsevier (2023).pdf
      Restricted Access
  • Đăng nhập để đọc nội dung file
    • Dung lượng : 44,26 MB

    • Định dạng : Adobe PDF