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  統計意味論とは
   
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  メリット
   
  (i) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: 統計的意味論
   
  第 2 章: 計算言語学
   
  第 3 章: 自然言語処理
   
  第 4 章: 意味ネットワーク
   
  第 5 章: 語義の曖昧さの解消
   
  第 6 章: 潜在的な意味分析
   
  第 7 章: 意味の類似性
   
  第 8 章: 分布意味論
   
  第 9 章: 単語の埋め込み
   
  第 10 章: 意味解析
   
  (ii) 統計的意味論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統計セマンティクスの使用例の実世界。
   
  (iv) 360 度の各業界における 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 統計意味論のテクノロジーを完全に理解する必要があります。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、および統計的意味論を学びたい人 あらゆる種類の統計的意味論に関する基本的な知識や情報を超えたものです。
   
   

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  ヒューリスティック - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ヒューリスティックとは
   
  数学的最適化とコンピュータ サイエンスの分野において、ヒューリスティックとは、従来のアプローチでは問題をより迅速に解決するために設計された戦略です。 近似の答えを見つけるには遅すぎるか、正確な解を見つけることができません。 これを達成するには、速度と引き換えに最適性、完全性、正確性、正確さを犠牲にしなければなりません。 いくつかの点で、これを近道とみなすこともできます。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 以下に関する洞察と検証 トピック:
   
  第 1 章: コンピュータ サイエンスにおけるヒューリスティック
   
  第 2 章: 貪欲なアルゴリズム
   
  第 3 章: 分割統治アルゴリズム
   
  第 3 章 4: 動的プログラミング
   
  第5章: 分岐と拘束
   
  第6章: バックトラッキング
   
  第7章: a* 検索アルゴリズム
   
  第7章 8: シミュレーテッド アニーリング
   
  第 9 章: 遺伝的アルゴリズム
   
  第 10 章: 集団インテリジェンス
   
  (ii) ヒューリスティックに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でヒューリスティックを使用する実際の例。
   
  (iv) ヒューリスティックを 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、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識や知識を超えたい人 あらゆる種類のヒューリスティックに関する情報。
   
   

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