Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Vorhersage der Betonfestigkeit - Nadeemallah, Altamashuddin Khan;Basha, S.I. Manjur
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Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Vorhersage der Betonfestigkeit verbindet traditionelle Ingenieurskunst mit moderner Datenwissenschaft und verändert die Art und Weise, wie wir die Betonfestigkeit vorhersagen. Dieses Buch konzentriert sich auf Betonmischungen, die Sand, Brechsand (M-Sand) und Lateritböden als feine Zuschlagstoffe verwenden, und bietet einen praktischen Leitfaden für Techniken des maschinellen Lernens wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Regression und Gradient Boosting. Mit klaren Erklärungen und einer Fallstudie aus der Praxis…mehr

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Produktbeschreibung
Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Vorhersage der Betonfestigkeit verbindet traditionelle Ingenieurskunst mit moderner Datenwissenschaft und verändert die Art und Weise, wie wir die Betonfestigkeit vorhersagen. Dieses Buch konzentriert sich auf Betonmischungen, die Sand, Brechsand (M-Sand) und Lateritböden als feine Zuschlagstoffe verwenden, und bietet einen praktischen Leitfaden für Techniken des maschinellen Lernens wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Regression und Gradient Boosting. Mit klaren Erklärungen und einer Fallstudie aus der Praxis vermittelt es dem Leser das Wissen, um datengesteuerte Ansätze im Bauwesen anzuwenden.
Autorenporträt
Les auteurs, Altamashuddin Khan Nadimalla et S.I. Manjur Basha, sont respectivement professeur associé de génie civil et professeur d'électronique et de communication au Bearys Institute of Technology de Mangalore.