Une feuille de route pour mettre en ¿uvre l'apprentissage automatique dans l'industrie de la construction
Machine Learning, Projet de construction
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"A Roadmap to Implement Machine Learning in Construction Industry" est un guide complet qui explore l'application de l'apprentissage automatique dans l'industrie de la construction. Rédigé par des experts du secteur, ce livre fournit une feuille de route claire pour la mise en oeuvre des techniques d'apprentissage automatique dans les projets de construction, de la planification à l'exécution. Le livre couvre une série de sujets liés à l'apprentissage automatique, y compris la collecte et le traitement des données, la sélection des caractéristiques, la sélection des algorithmes, et ...
"A Roadmap to Implement Machine Learning in Construction Industry" est un guide complet qui explore l'application de l'apprentissage automatique dans l'industrie de la construction. Rédigé par des experts du secteur, ce livre fournit une feuille de route claire pour la mise en oeuvre des techniques d'apprentissage automatique dans les projets de construction, de la planification à l'exécution. Le livre couvre une série de sujets liés à l'apprentissage automatique, y compris la collecte et le traitement des données, la sélection des caractéristiques, la sélection des algorithmes, et l'entraînement et la validation des modèles. Il examine également l'utilisation de l'apprentissage automatique pour diverses activités de construction, telles que la planification de projets, la gestion des risques, le contrôle de la qualité et la maintenance des équipements. À l'aide d'exemples pratiques et d'études de cas, les auteurs démontrent les avantages de l'apprentissage automatique dans l'industrie de la construction, tels que l'augmentation de l'efficacité, l'amélioration de la qualité et la réduction des coûts. Ils abordent également les défis et les considérations qui doivent être pris en compte lors de la mise en oeuvre de l'apprentissage automatique, tels que la confidentialité des données, la qualité des données et la nécessité de disposer d'un personnel qualifié.
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