Bản đồ Tự Tổ chức Kohonen (SOM) đã được ứng dụng trong thực tế ở mọi lĩnh vực, đặc biệt là những lĩnh vực có xu hướng xử lý dữ liệu đa chiều. SOM có thể được sử dụng để phân cụm gen trong lĩnh vực y tế, nghiên cứu nội dung đa phương tiện và nội dung web, và trong ngành vận tải, v.v.

Tập sách Truy cập mở này khám phá những tiến bộ và thách thức mới nhất trong các phương pháp chuẩn hóa, quản lý mã hiệu quả và xử lý dữ liệu có thể mở rộng của các tập dữ liệu hình ảnh thần kinh. Các chương trong cuốn sách này được tổ chức thành bốn phần. Phần Một chỉ cho nhà nghiên cứu cách truy cập và tải xuống các tập dữ liệu lớn và cách tính toán ở quy mô lớn.

Cuốn sách này là một phần của Dự án LAMBDA (Học, Áp dụng, Nhân Phân tích Dữ liệu Lớn), được tài trợ bởi Liên minh Châu Âu, GA số 809965. Phân tích Dữ liệu bao gồm việc áp dụng các quy trình thuật toán để rút ra thông tin chuyên sâu. Ngày nay nó được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp để cho phép các tổ chức và công ty đưa ra quyết định tốt hơn cũng như xác minh hoặc bác bỏ các lý thuyết hoặc mô hình hiện có. Thuật ngữ phân tích dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho trí thông minh, thống kê, lý luận, khai thác dữ liệu, khám phá kiến thức và những thứ khác.

Bộ não thống trị thế giới và khả năng tính toán giống bộ não ngày càng được sử dụng nhiều trong máy tính và các thiết bị điện tử. Tính toán giống như bộ não là xử lý và giải thích dữ liệu hoặc trực tiếp đưa ra và thực hiện các hành động. Học tập là một khía cạnh rất quan trọng.

Công trình này cung cấp các phương pháp mới để xử lý dữ liệu cảm biến quán tính và cảm biến âm thanh nhằm ước tính và giám sát tình trạng đường bằng ứng dụng trên các phương tiện đóng vai trò là nền tảng cảm biến. Hơn nữa, các phương pháp được giới thiệu để kết hợp các kết quả từ nhiều phương tiện khác nhau để ước tính đáng tin cậy hơn.