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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

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

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。
Available since: 06/21/2023.
Print length: 152 pages.

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  • 関係性の抽出 - 基礎と応用 - cover

    関係性の抽出 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    関係抽出とは
     
    成果物のコレクション内での意味的関係の言及の識別と分類は、最も一般的にはテキストまたは xml ドキュメントから取得され、次の作業を完了するために必要です。 これは関係抽出として知られる作業です。 このプロセスは情報抽出 (ie) のプロセスと非常に似ていますが、ie も繰り返しの関係を削除する (曖昧さ回避) 必要があり、一般に多種多様なさまざまな関係を抽出することを指します。 目標は非常に似ています。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 関係抽出
     
    第 2 章: セマンティック ネットワーク
     
    第 3 章: オントロジー (コンピューター サイエンス)
     
    第 4 章: テキスト マイニング
     
    第 5 章: 情報抽出
     
    第 6 章: リレーショナル データ マイニング
     
    第 7 章: 意味的類似性
     
    第 8 章: オントロジー学習
     
    第 9 章: ナレッジ抽出
     
    第 10 章: ナレッジ グラフ
     
    (ii) 関係抽出に関するよくある質問に答える。
     
    (iii) 現実世界の例
     
    (iv) 関係抽出技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の関係抽出に関して基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
    Show book