Name: Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing) (en Inglés)
Price: 464.10 PEN
Availability: InStock
Author: Jabbar, M. A. ; Kantipudi, MVV Prasad ; Peng, Sheng-Lung
ISBN: 9788770223690

portada Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing) (en Inglés)

Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing) (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Año

2021

Idioma

Inglés

N° páginas

256

Encuadernación

Tapa Dura

Dimensiones

23.4 x 15.6 x 1.6 cm

Peso

0.54 kg.

ISBN13

9788770223690

Categorías

Procesamiento de señales
Reconocimiento del habla
Procesamiento digital de señales (dsp, por su sigla inglesa)
Procesamiento de imágenes
Procesamiento del sonido

Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing) (en Inglés)

Sheng-Lung Peng (Autor) · M. A. Jabbar (Autor) · MVV Prasad Kantipudi (Autor) · River Publishers · Tapa Dura

Más barato Libro Nuevo Importado

Envío: 20 a 26 días háb.

S/ 1.031,34S/ 464,10

-55%

Más rápido Libro Nuevo Importado

Envío: 12 a 17 días háb.

S/ 1.234,66S/ 555,60

-55%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo Más barato

Quedan más de 100 unidades

S/ 464,10

Llega entre el 20 Ago y el 31 Ago a CERCADO DE LIMA, Lima. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing) (en Inglés)"

The signal processing (SP) landscape has been enriched by recent advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), yielding new tools for signal estimation, classification, prediction, and manipulation. Layered signal representations, nonlinear function approximation and nonlinear signal prediction are now feasible at very large scale in both dimensionality and data size. These are leading to significant performance gains in a variety of long-standing problem domains like speech and Image analysis. As well as providing the ability to construct new classes of nonlinear functions (e.g., fusion, nonlinear filtering).This book will help academics, researchers, developers, graduate and undergraduate students to comprehend complex SP data across a wide range of topical application areas such as social multimedia data collected from social media networks, medical imaging data, data from Covid tests etc. This book focuses on AI utilization in the speech, image, communications and yirtual reality domains.