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portada Una Tabella di Marcia per Implementare il Machine Learning nel Settore Delle Costruzioni: Apprendimento Automatico, Progetto di Costruzione (in Italian)
Type
Physical Book
Language
Italian
Pages
108
Format
Paperback
ISBN13
9786207745500

Una Tabella di Marcia per Implementare il Machine Learning nel Settore Delle Costruzioni: Apprendimento Automatico, Progetto di Costruzione (in Italian)

Balakrishnan Subramanian; Anandh K. S. (Author) · Edizioni Sapienza · Paperback

Una Tabella di Marcia per Implementare il Machine Learning nel Settore Delle Costruzioni: Apprendimento Automatico, Progetto di Costruzione (in Italian) - Balakrishnan Subramanian; Anandh K. S.

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Synopsis "Una Tabella di Marcia per Implementare il Machine Learning nel Settore Delle Costruzioni: Apprendimento Automatico, Progetto di Costruzione (in Italian)"

"A Roadmap to Implement Machine Learning in Construction Industry" è una guida completa che esplora l'applicazione del machine learning nel settore delle costruzioni. Scritto da esperti del settore, questo libro fornisce una chiara tabella di marcia per l'implementazione delle tecniche di apprendimento automatico nei progetti edilizi, dalla pianificazione all'esecuzione. Il libro copre una serie di argomenti relativi all'apprendimento automatico, tra cui la raccolta e l'elaborazione dei dati, la selezione delle caratteristiche, la scelta degli algoritmi, l'addestramento e la convalida dei modelli. Esamina inoltre l'uso dell'apprendimento automatico per varie attività edilizie, come la pianificazione del progetto, la gestione del rischio, il controllo della qualità e la manutenzione delle attrezzature. Attraverso esempi pratici e casi di studio, gli autori dimostrano i vantaggi dell'apprendimento automatico nel settore delle costruzioni, come l'aumento dell'efficienza, il miglioramento della qualità e la riduzione dei costi. Inoltre, discutono le sfide e le considerazioni che devono essere prese in considerazione quando si implementa l'apprendimento automatico, come la privacy dei dati, la qualità dei dati e la necessità di personale qualificato.

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