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Explainable Machine Learning for Geospatial Data Analysis: A Data-Centric Approach
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(Buch) |
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| Lieferstatus: |
 Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt) |
| Veröffentlichung: |
Dezember 2024
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| Genre: |
Naturwissensch., Medizin, Technik |
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artificial intelligence transparency / COMPUTERS / Data Science / Machine Learning / Earth Sciences / environmental data science / Environmental Monitoring / forestry resource assessment / Geographical information systems (GIS) & remote sensing / Geographical information systems, geodata and remote sensing |
| ISBN: |
9781032503806 |
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EAN-Code:
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9781032503806 |
| Verlag: |
Taylor and Francis |
| Einband: |
Gebunden |
| Sprache: |
English
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| Dimensionen: |
H 234 mm / B 156 mm / D |
| Gewicht: |
453 gr |
| Seiten: |
266 |
| Illustration: |
schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen, Raster,schwarz-weiss, Raster, farbig, Zeichnungen, schwarz-weiss, Zeichnungen, farbig, Tabellen, schwarz-weiss |
| Bewertung: |
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| Inhalt: |
| This book highlights and explains the details of machine learning models used in geospatial data analysis. It demonstrates the need for a data-centric explainable machine learning approach for obtaining new insights from geospatial data analysis and how they are applied to solve various environmental problems from forestry to climate change. |
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