Introducción a la ciencia de datos medioambientales (Hsieh William W. (University of British Columbia Vancouver))

Título original:

Introduction to Environmental Data Science (Hsieh William W. (University of British Columbia Vancouver))

Contenido del libro:

Los métodos estadísticos y de aprendizaje automático tienen muchas aplicaciones en las ciencias medioambientales, como la predicción y el análisis de datos en meteorología, hidrología y oceanografía; el reconocimiento de patrones para imágenes de satélite procedentes de la teledetección; la gestión de la agricultura y los bosques; la evaluación del cambio climático, y muchas más.

Con los rápidos avances del aprendizaje automático en la última década, este libro proporciona una guía completa y urgentemente necesaria sobre el aprendizaje automático y la estadística para estudiantes e investigadores interesados en la ciencia de datos medioambientales. Incluye explicaciones intuitivas que abarcan las matemáticas de base pertinentes, con ejemplos extraídos de las ciencias medioambientales.

Se cubre una amplia gama de temas, incluyendo correlación, regresión, clasificación, clustering, redes neuronales, bosques aleatorios, boosting, métodos kernel, algoritmos evolutivos y aprendizaje profundo, así como la reciente fusión del aprendizaje automático y la física. Los ejercicios de final de capítulo permiten a los lectores desarrollar sus habilidades de resolución de problemas, y los conjuntos de datos en línea permiten a los lectores practicar el análisis de datos reales.