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データ処理のグループ方法 - 予測モデリングとデータ分析の基礎と応用 - cover

データ処理のグループ方法 - 予測モデリングとデータ分析の基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

データ処理のグループ法とは
 
データ処理のグループ法 (GMDH) は、マルチパラメトリックのコンピューターベースの数学的モデリングのための一連の帰納的アルゴリズムです。 モデルの完全自動構造およびパラメトリック最適化を組み込んだデータセット。 これらのアルゴリズムは、Group Method of Data Handling (GMDH) で使用されます。
 
メリット
 
(I) 以下に関する洞察と検証 トピック:
 
第 1 章: データ処理のグループ手法
 
第 2 章: 教師あり学習
 
第 3 章: 人工ニューラル ネットワーク
 
第 4: 機械学習
 
第 5 章: パーセプトロン
 
第 6 章: アレクセイ・イヴァクネンコ
 
第 7 章: 多層パーセプトロン
 
第 8 章: 最小限 説明の長さ
 
第 9 章: 非線形システムの同定
 
第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
 
(II) データのグループ法に関する一般のよくある質問に答える
 
(III) 多くの分野におけるデータ処理のグループ手法の使用例。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、そしてデータ処理のあらゆる種類のグループ手法について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
人工知能とは何かシリーズ
 
人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
Disponibile da: 21/06/2023.
Lunghezza di stampa: 152 pagine.

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    12: アスリート: 起伏の多い地形を移動し、月面ミッションを支援するように設計された高度なロボット システムである アスリート を検証します。
     
    13: 火星探査車に搭載された組み込みコンピューター システムの比較: 火星探査車を動かす組み込みコンピューター システムと、ミッションの成功におけるその役割を分析します。
     
    14: 月面探査車: 月面の探査と科学データの収集に不可欠な月面探査車の歴史と将来について説明します。
     
    15: キュリオシティ (探査車): 火星でのキュリオシティ探査車のミッション、その発見、宇宙探査の進歩におけるその役割を記録します。
     
    16: 宇宙セルフィー: 宇宙飛行士や宇宙ロボットが軌道上で撮影した「宇宙セルフィー」の文化的および科学的重要性を調査します。
     
    17: ニック・ラドフォード: ニック・ラドフォードの宇宙ロボットへの貢献を取り上げ、この分野における彼の革新的なアプローチとリーダーシップを強調します。
     
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  • スマートカメラ - コンピュータービジョンによる視覚認識の革命 - cover

    スマートカメラ - コンピュータービジョンによる視覚認識の革命

    Fouad Sabry

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    スマートカメラとは
     
    キャプチャされた画像からアプリケーション固有の情報を抽出できることに加えて、スマート カメラ (センサー)、インテリジェント カメラ (センサー)、(スマート) ビジョン センサー、インテリジェント ビジョン センサーなどと呼ばれるマシン ビジョン システム。スマート光センサー、インテリジェント光センサー、スマート視覚センサー、またはインテリジェント視覚センサーは、インテリジェントで自動化されたシステムで利用されるイベントの説明を生成したり、意思決定を行ったりすることもできます。マシン ビジョン システムにはさまざまな種類があります。スマート カメラは、自己完結型で独立して動作するビジョン システムです。産業用ビデオ カメラのケース内に収容され、イメージ センサーが組み込まれています。ビジョン システムとイメージ センサーを、インテリジェント イメージ センサーまたはスマート イメージと呼ばれる単一のハードウェアに統合する可能性があります。センサーも一緒に。イーサネットなどの必要な通信接続をすべて備えていることに加えて、プログラマブル ロジック コントローラー (plc)、アクチュエーター、リレー、または空気圧バルブへのリンクに使用できる業界向けの 24 v i/o ラインも備えています。これらのラインは、固定または可動のいずれかにすることができます。監視カメラや産業用カメラよりも大きい必要はありません。マシン ビジョンの分野では、「機能」という用語は通常、その機能が特定のアプリケーションで利用できる状態に達した開発レベルを指します。パーソナル コンピュータをベースとしたビジョン システムと比較すると、この設計には体積が小さく、コストが安くなることが多いという利点があります。ただし、これにはユーザー インターフェイスが比較的シンプルになるか、まったく存在しないという代償が伴います。より広い意味で「スマート センサー」と呼ばれるほかに、スマート カメラも使用されています。
     
    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: スマートカメラ
     
    第 2 章: コンピュータ ビジョン
     
    第 3 章: マシンビジョン
     
    第 4 章: ビデオカメラ
     
    第 5 章: コグネックス株式会社
     
    第 6 章: イメージセンサー
     
    第 7 章: 交通取り締まりカメラ
     
    第 8 章: aiアクセラレータ
     
    第 9 章: イベントカメラ
     
    第 10 章: 高度道路交通システム
     
    (ii) スマート カメラに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのスマート カメラの使用例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のスマート カメラに関する基本的な知識や情報を超えて知りたい人。
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