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ディープラーニング - 基礎と応用 - cover

ディープラーニング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

ディープ ラーニングとは
 
ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。
 
メリット
 
(i) に関する洞察と検証 次のトピック:
 
第 1 章: ディープ ラーニング
 
第 2 章: 機械学習
 
第 3 章: ニューラル コーディング
 
第 4 章: スケール空間
 
第 5 章: 圧縮センシング
 
第 6 章: リザーバーコンピューティング
 
第 7 章: エコー状態ネットワーク
 
第 8 章: 確率的 オウム
 
第 9 章: 微分可能プログラミング
 
第 10 章: 液体ステート マシン
 
(ii) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。
 
(iv) ディープ ラーニングを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。
 
 
Verfügbar seit: 04.07.2023.
Drucklänge: 108 Seiten.

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    画像に含まれるコンテキスト情報に基づく分類方法は、コンテキスト画像分類と呼ばれます。この方法は、コンピュータ ビジョンにおけるパターン認識のカテゴリーに分類されます。 「コンテキスト」アプローチは、互いに近接しているピクセル間の関係に焦点を当てるアプローチであり、近傍とも呼ばれます。文脈情報を利用して写真を分類することが、このアプローチの目的です。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 文脈に応じた画像分類
     
    第 2 章: パターン認識
     
    第 3 章: ガウス過程
     
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    第 5 章: ワンショット学習 (コンピュータビジョン)
     
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    第 10 章: パデン・カハン部分問題
     
    (ii) コンテキスト画像分類に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのコンテキスト画像分類の使用に関する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のコンテキスト画像分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
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    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 戦略計画
     
    第 2 章: シナリオ計画
     
    第 3 章: swot 分析
     
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    第 5 章: ポーターズ ファイブ 勢力分析
     
    第 6 章: 成長?シェア マトリックス
     
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    第 8 章: pest 分析
     
    第 9 章: 戦略 マップ
     
    第 10 章: 応答性の評価
     
    (ii) 戦略計画に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 戦略の使用に関する実際の例
     
    (iv) 戦略計画のテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の戦略計画のための基本的な知識や情報を超えたいと考えている人
     
     
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