Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Zjistit stav objednávky

Staňte se součástí komunity milovníků knih z celého světa a získejte hromadu výhod. Založit účet zdarma

Doprava zdarma se Zásilkovnou nad 1 499 Kč

Kurýr DPD 69 Kč PPL shop 49 Kč Balíkovna 69 Kč PPL kurýr 74 Kč PPL box 39 Kč Balíkovna 49 Kč Výdejní místo DPD 49 Kč Zásilkovna 39 Kč

Kontakt

Jak nakupovat

Pomoc

Můj účet

▸ Prázdný :-(

Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Explainable Machine Learning in Medicine

Name: Explainable Machine Learning in Medicine
Brand: Springer, Berlin
SKU: 44049991
Price: 1887 CZK
Availability: InStock
Author: Karol Przystalski
ISBN: 9783031448768

Karol Przystalski

Rohit M. Thanki

Jazyk

Angličtina

Kniha Pevná

Libristo kód: 44049991

Nakladatelství Springer, Berlin, únor 2024

This book covers a variety of advanced communications technologies that can be used to analyze medic... Celý popis

Libristo kód: 44049991

189 b

1 887 Kč

Skladem u dodavatele Odesíláme za 10-13 dnů

30 dní na vrácení zboží

Zákazníci také koupili

La Maison de Claudine Colette

Brožovaná

136 Kč

Angielski. Słowo do słowa. Dla zaawansowanych C1-C2 Katarzyna Kujawa

Brožovaná

258 Kč

Den Danske Skueplads, I Dens Historie: Fra De F?rste Spor Af Danske Skuespil Indtil Vor Tid Thomas Overskou

Brožovaná

707 Kč

Paddington besegít - Hangoskönyv Michael Bond

binding.

312 Kč

Disney Best of Les Grands classiques (Coloriages mystères) neuvedený autor

Brožovaná

454 Kč

Geografía: Diccionario etimológico crítico del Castellano Javier Goitia Blanco

Brožovaná

227 Kč

Beschreibung der hochfurstlicherzbischoeflichen Haupt- und Residenzstadt Salzburg und ihrer Gegenden Lorenz Hübner

Brožovaná

813 Kč

This book covers a variety of advanced communications technologies that can be used to analyze medical data and can be used to diagnose diseases in clinic centers. The book is a primer of methods for medicine, providing an overview of explainable artificial intelligence (AI) techniques that can be applied in different medical challenges. The authors discuss how to select and apply the proper technology depending on the provided data and the analysis desired. Because a variety of data can be used in the medical field, the book explains how to deal with challenges connected with each type. A number of scenarios are introduced that can happen in real-time environments, with each pared with a type of machine learning that can be used to solve it.