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テキストマイニング - 基礎と応用 - cover
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テキストマイニング - 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

テキスト マイニングとは
 
テキスト データ マイニング (TDM) またはテキスト分析とも呼ばれるテキスト マイニングは、テキストから有用な情報を抽出する技術です。 関連用語には、テキスト データ マイニング (TDM) やテキスト分析などがあります。 この用語の定義の 1 つによれば、これは「さまざまな文書リソースから情報を自動的に抽出することによって、これまで知られていなかった新しい情報をコンピューターによって発見すること」です。 ウェブサイト、書籍、電子メール、レビュー、記事などはすべて、利用できる文書の例です。 通常、高品質の情報を取得する最善の方法は、統計的パターン学習などの方法を使用してパターンと傾向を構築することです。 Hothoらによると、 (2005) によると、テキスト マイニングの 3 つの異なる視点を区別することができます。 これらの観点は、情報抽出、データ マイニング、およびデータベースでの知識発見 (KDD) として知られるプロセスです。 テキスト マイニングでは、多くの場合、入力されたテキストを構造化し、構造化されたデータ内のパターンを特定し、最後にマイニング プロセスの結果を評価して解釈するプロセスが必要になります。 テキスト マイニングについて議論するとき、「高品質」という用語は通常、関連性、新規性、および興味の概念の組み合わせに関連します。 テキストの分類、テキストのクラスタリング、概念/エンティティの抽出、詳細な分類の生成、センチメント分析、ドキュメントの要約、エンティティ関係モデリングはすべて、典型的なテキスト マイニング アクティビティの例です。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: テキスト マイニング
 
第 2 章: 自然言語処理
 
第 3 章: データ マイニング
 
第 4 章: 情報抽出
 
第 5 章: 意味的類似性
 
第 6 章: 非構造化データ
 
第 7 章: 生物医学テキスト マイニング
 
第 8 章: 感情分析
 
第 9 章: 単語の埋め込み
 
第 10 章: ソーシャル メディア マイニング
 
(II) テキスト マイニングに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのテキスト マイニングの実際の使用例。
 
(IV) 17 の付録 テキスト マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。
 
本書の対象者
 
プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のテキスト マイニングの基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Disponível desde: 05/07/2023.
Comprimento de impressão: 103 páginas.

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    13: イーサリアム:イーサリアムのスマートコントラクト機能と、モネロのプライバシー重視の目標との対比を考察します。
     
    14: ブロックチェーン分析:ブロックチェーン分析ツールの仕組みと、モネロのプライバシー機能がどのようにこれらの課題に挑戦しているかを理解し、検証します。
     
    15: カークランサムウェア:カークのようなランサムウェアが、モネロを含む仮想通貨を不正な金融取引にどのように利用しているかを詳しく考察します。
     
    16: 仮想通貨ウォレット:仮想通貨ウォレットの役割を考察し、モネロのウォレットがどのように高度なセキュリティを提供しているかに焦点を当てます。
     
    17: 暗号ノート:モネロの基盤となる暗号ノートプロトコルと、それがプライバシーに与える影響について考察します。
     
    18: フィーロ(暗号通貨):フィーロのプライバシー機能とモネロのプライバシー機能を比較し、それぞれがプライバシーコインのエコシステムにどのように貢献しているかを分析します。
     
    19: 分散型アプリケーション:分散型アプリケーション(dApps)がモネロなどのプライバシーコインと統合することで、安全な取引を実現する方法を理解します。
     
    20: クリプトジャッキング:モネロのプライバシー機能を活用してクリプトジャッキングの悪用を軽減し、ユーザー保護を強化する方法を学びます。
     
    21: ゼロコインプロトコル:ゼロコインプロトコルがモネロの開発に与えた影響と、匿名性維持における役割を調査します。
     
    本書は、プライバシーコインとブロックチェーン技術の世界に関する貴重な洞察を提供します。モネロや暗号通貨全般に関する知識を深めたいと考えている方にとって必読です。
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  • 距離霧 - ビジュアルフロンティアの探索: コンピュータービジョンの距離霧に関する洞察 - cover

    距離霧 - ビジュアルフロンティアの探索:...

    Fouad Sabry

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    ディスタンス フォグとは
     
    ディスタンス フォグは、遠くのオブジェクトに異なるシェーディングを適用することで距離の知覚を高めるために 3d コンピュータ グラフィックスで使用される手法です。
     
    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 距離霧
     
    第2: レンダリング (コンピューター グラフィックス)
     
    第 3 章: ペインターのアルゴリズム
     
    第 4 章: グーロー シェーディング
     
    第 5 章: テクスチャ マッピング
     
    第 6 章: 強制遠近法
     
    第 7 章: シェーディング
     
    第 8 章: 2.5d
     
    第 9 章: 詳細レベル (コンピュータ グラフィックス)
     
    第 10 章: 空気遠近法
     
    (ii) 距離フォグに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での距離フォグの使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
     
     
     
     
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  • エッジ検出 - コンピュータービジョンの境界を探索する - cover

    エッジ検出 - コンピュータービジョンの境界を探索する

    Fouad Sabry

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    エッジ検出とは
     
    エッジ検出は、エッジを認識することを目的とした数学的手法の集合です。エッジは、明るさが異なるデジタル画像内の曲線として定義されます。 画像が突然変化するか、より正式には不連続性が含まれます。 1 次元信号の不連続性を発見することの難しさはステップ検出と呼ばれ、時間の経過に伴う信号の不連続性を見つける問題は変化検出と呼ばれます。 これらの手法は両方とも、信号の不連続性を見つけるために使用されます。 エッジ検出の方法は、画像処理、マシン ビジョン、コンピューター ビジョンの分野、特に特徴検出と特徴抽出の分野において不可欠なツールです。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: エッジ検出
     
    第 2 章: デジタル画像処理
     
    第 3 章: Sobel 演算子
     
    第 4 章: Roberts クロス
     
    第 5 章: Canny エッジ検出器
     
    第 6 章: Marr-Hildreth アルゴリズム
     
    第 7 章: スケール不変特徴量変換
     
    第 8 章: 離散ラプラス演算子
     
    第 9 章: スケール空間
     
    第 10 章: Prewitt 演算子
     
    (II) エッジ検出に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野でのエッジ検出の使用例の実例。
     
    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エッジ検出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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