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機械学習 - 基礎と応用 - cover
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機械学習 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

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。
 
 
Disponível desde: 04/07/2023.
Comprimento de impressão: 141 páginas.

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  • 資材 - 武器庫の鍛造、軍事ロジスティクスと装備の包括的な調査 - cover

    資材 - 武器庫の鍛造、軍事ロジスティクスと装備の包括的な調査

    Fouad Sabry

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    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資材に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    Fouad Sabry

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    「ディープラーニング」は、進化するロボット工学の世界への必須ガイドであり、人工知能という革命的な分野への深い洞察を提供します。専門家、学生、愛好家のいずれであっても、この本は機械学習とニューラルネットワークの背後にある複雑な原理を理解するために必要な基礎を提供します。音声認識から量子ニューラルネットワークまで、これらのテクノロジーがロボット工学の未来をどのように形作っているかを探り、急速に進歩する分野で先頭に立つために必要な知識を身に付けてください。
     
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    1: ディープラーニング: ディープラーニングの概要と、ロボット工学と 人工知能 におけるその応用。
     
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    6: 量子ニューラル ネットワーク: 量子コンピューティングとニューラル ネットワークの交差点を探り、人工知能 に新たな次元を開きます。
     
    7: エコー ステート ネットワーク: エコー ステート ネットワーク (essn の) と複雑な動的システムにおけるその効率性について調べます。
     
    8: 長期短期記憶: lstm ネットワークと、ロボット工学で重要な長期情報を保持する能力について調べます。
     
    9: 人工ニューラル ネットワークの種類: さまざまなニューラル ネットワークの種類と、ロボット工学におけるそれらの具体的な用途の概要。
     
    10: 畳み込みニューラル ネットワーク: cnn と、ロボット工学における画像処理と視覚認識への影響について理解します。
     
    11: 双方向リカレント ニューラル ネットワーク: 双方向 rnnn の検索結果 と、過去と未来の両方のコンテキストからデータを処理する能力について調べます。
     
    12: アレックス・グレイブス (コンピューター科学者): アレックス・グレイブス のニューラル ネットワークと 人工知能 における先駆的な研究と、それがロボット工学に及ぼす影響に焦点を当てます。
     
    13: 人工知能 アクセラレータ: ディープラーニング モデルのパフォーマンスを向上させる 人工知能 アクセラレータなどのハードウェアの進歩について考察します。
     
    14: 機械学習のタイムライン: 機械学習と 人工知能 の開発における主要なマイルストーンの歴史的概要。
     
    15: 微分可能ニューラル コンピューター: 微分可能ニューラル コンピューター (民主党全国大会) と、ロボットの記憶と問題解決に革命をもたらす可能性について考察します。
     
    16: アレックスネット: 画期的な アレックスネット モデルと、画像分類のためのディープラーニングの普及におけるその役割について理解します。
     
    17: コネクショニスト時間分類: 人間とロボットのコミュニケーションに不可欠な音声とシーケンス処理のための ctc の調査。
     
    18: ハイウェイ ネットワーク: ディープ アーキテクチャの限界を克服して学習を向上させるハイウェイ ネットワークの重要性。
     
    19: 残差ニューラル ネットワーク: 残差ネットワークと、それがロボット工学用の非常に深いニューラル ネットワークのトレーニングにどのように役立つかを研究します。
     
    20: 人工ニューラル ネットワークの歴史: ニューラル ネットワークの誕生から現代の 人工知能 における優位性に至るまでの包括的な歴史。
     
    21: 必要なのは注意力だけ: ロボット工学における自然言語処理に革命をもたらしたトランスフォーマー モデルを深く掘り下げます。
     
    ロボット工学の世界は急速に変化しており、ディープ ラーニングの進歩がこの変化の多くを推進しています。この本は、ロボット工学におけるディープ ラーニングの理論的側面と実践的側面を理解することに関心のある専門家、学生、愛好家にとって包括的なリソースとなります。専門家からの洞察を得て、最先端のテクノロジーを発見し、ディープ ラーニングが 人工知能 とロボット工学の未来をどのように形作るのかをご覧ください。
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