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機械学習 - 基礎と応用 - cover

機械学習 - 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

機械学習とは
 
機械学習 (ml) は、コンピューター サイエンスのサブ分野であり、コンピューターが「学習」できるようにする方法の研究と開発に焦点を当てています。 これらは、特定の一連のタスクにおけるコンピュータのパフォーマンスを向上させるためにデータを利用する方法です。
 
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: 機械学習
 
第 2 章: ビッグデータ
 
第 3 章: 自動運転車
 
第 4 章: 教師なし学習
 
第 5 章: 教師あり学習
 
第 6 章: 統計的学習理論
 
第 7 章: 計算学習理論
 
第 8 章: 自動機械学習
 
第 9 章: 微分可能プログラミング
 
第 10 章: 強化学習
 
(ii) 以下に関する一般のよくある質問に答える
 
(iii) 多くの分野で機械学習を使用する実際の例。
 
(iv) 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 機械学習のテクノロジーを 360 度完全に理解している人。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類の機械学習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。
 
 
Available since: 07/04/2023.
Print length: 141 pages.

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    1: ナノフォトニクス: ナノスケールでの光物質相互作用の基礎の紹介。
     
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    この本は、この革新的な分野をわかりやすく、かつ詳細に紹介し、理論原理と実際の応用の間のギャップを埋めます。研究者、学生、または単にフォトニクスの未来に情熱を傾ける人にとって、この本は、ナノスケール プラズモニック モーターの新興分野に対する理解を深める貴重な知識を提供します。
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  • 拡張現実 - 拡張現実におけるコンピュータ ビジョンの最前線を探索する - cover

    拡張現実 - 拡張現実におけるコンピュータ ビジョンの最前線を探索する

    Fouad Sabry

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    拡張現実とは
     
    拡張現実 (ar) は、現実世界とコンピューター生成コンテンツを組み合わせたインタラクティブな体験です。 コンテンツは、視覚、聴覚、触覚、体性感覚、嗅覚など、複数の感覚モダリティにまたがります。 ar は、現実世界と仮想世界の組み合わせ、リアルタイム インタラクション、仮想オブジェクトと現実オブジェクトの正確な 3d 登録という 3 つの基本機能を組み込んだシステムとして定義できます。 オーバーレイされる感覚情報は、建設的な場合もあれば、破壊的な場合もあります。 そのため、これは現実と仮想の連続体における重要なテクノロジーの 1 つです。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) に関する洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: 拡張現実
     
    第 2 章: 仮想現実
     
    第 3 章: ウェアラブル コンピューター
     
    第 4 章: コンピュータ仲介現実
     
    第 5 章: 複合現実
     
    第 6 章: ヘッドマウント ディスプレイ
     
    第 7 章: 投影拡張モデル
     
    第 8 章: 3d ユーザー インタラクション
     
    第 9 章: 拡張学習
     
    第 10 章: スマートグラス
     
    (ii) 拡張現実に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) さまざまな分野での拡張現実の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生 大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の拡張現実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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