Evaluating the deep learning software tools for large-scale enterprises using a novel TODIFFA-MCDM framework

Објеката

Тип

Рад у часопису

Верзија рада

објављена верзија

Језик

енглески

Креатор

Zoran Gligorić, Ömer Faruk Görçün, Miloš Gligorić, Dragan Pamucar, Vladimir Simić, Hande Küçükönder

Извор

Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences

Издавач

Springer Science and Business Media LLC

Датум издавања

2024

том

36

Број

5

doi

10.1016/j.jksuci.2024.102079

issn

1319-1578

Subject

duboko učenje, industrije velikih razmera, MAXC (maksimum kriterijuma), TODIFFA (totalni diferencijal alternative), izbor softvera za dubinsko učenje

deep learning, large-scale industries, MAXC (maximum criterion), TODIFFA (total differential of alternatives), deep learning software selection

uri

https://api.elsevier.com/content/article/PII:S131915782400168X?httpAccept=text/xml

Шира категорија рада

M20

Ужа категорија рада

М21

Права

Отворени приступ

Лиценца

Creative Commons – Attribution-Share Alike 4.0 International

Формат

.pdf

Скупови објеката

Зоран Глигорић

Владимир Симић

Милош Глигорић

Radovi istraživača

Медија

1-s2.0-S131915782400168X-main.pdf

Zoran Gligorić, Ömer Faruk Görçün, Miloš Gligorić, Dragan Pamucar, Vladimir Simić, Hande Küçükönder. "Evaluating the deep learning software tools for large-scale enterprises using a novel TODIFFA-MCDM framework" in Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, Springer Science and Business Media LLC (2024). https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2024.102079

This item was submitted on 8. јануар 2025. by [anonymous user] using the form “Рад у часопису” on the site “Радови”: http://gabp-dl.rgf.rs/s/repo