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前方連鎖 - 基礎と応用 - cover

前方連鎖 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

フォワード チェーンとは
 
推論エンジンを使用する場合、2 つの主な推論方法のうち 1 つはフォワード チェーンと呼ばれます。 順方向連鎖は、理論的には、modus ponens 引数の繰り返し適用として説明できます。 フォワード チェーンとして知られる実装方法は、エキスパート システムだけでなく、ビジネス ルール システムや実稼働ルール システムでもよく使用されます。 この文脈では、後方連鎖は前方連鎖の対義語です。
 
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: フォワード チェーン
 
第 2 章: コンピュータ サイエンスにおける生産システム
 
第 3 章: エキスパート システム
 
第 4 章: 推論エンジン
 
第 5 章: Rete アルゴリズム
 
第 6 章: 逆方向連鎖
 
第 7 章: ルールベースのシステム
 
第 8 章: パターン マッチング
 
第 9 章: 人工知能
 
第 10 章: ご都合主義的推論
 
(II) フォワード チェーンに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野でのフォワード チェーンの使用に関する実際の例。
 
(IV) フォワード チェーンを 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
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基本的な知識や情報を超えたい人 あらゆる種類の前方連鎖に対応します。
 
 
Verfügbar seit: 29.06.2023.
Drucklänge: 103 Seiten.

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  • ディープラーニング - 基礎と応用 - cover

    ディープラーニング - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ディープ ラーニングとは
     
    ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。
     
    メリット
     
    (i) に関する洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: ディープ ラーニング
     
    第 2 章: 機械学習
     
    第 3 章: ニューラル コーディング
     
    第 4 章: スケール空間
     
    第 5 章: 圧縮センシング
     
    第 6 章: リザーバーコンピューティング
     
    第 7 章: エコー状態ネットワーク
     
    第 8 章: 確率的 オウム
     
    第 9 章: 微分可能プログラミング
     
    第 10 章: 液体ステート マシン
     
    (ii) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。
     
    (iv) ディープ ラーニングを 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、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。
     
     
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