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統計的意味論 - 基礎と応用 - cover

統計的意味論 - 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

統計意味論とは
 
言語学の分野における統計意味論とは、単語やフレーズの意味を決定する問題に対する統計的アプローチの応用であり、理想的には教師なしで行われます。 学ぶ。 目標は、情報検索の目的に少なくとも十分な精度を達成することです。
 
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。
 
 
Available since: 07/05/2023.
Print length: 101 pages.

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    コンピューター ビジョンの分野では、ブロブ検出アルゴリズムは、明るさや色の特性などの点で周囲の領域とは異なるデジタル画像内の領域を識別するように設計されています。よりカジュアルな意味では、ブロブとは、特定の品質が一定またはほぼ一定のままである画像の領域です。 blob を構成するすべての点は、何らかの形で互いに比較できると考えることができます。畳み込みの使用は、ブロブ検出に最も頻繁に使用される方法です。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ブロブの検出
     
    第 2 章: エッジ検出
     
    第 3 章: キャニーエッジ検出器
     
    第 4 章: スケール不変特徴量変換
     
    第 5 章: スケール空間
     
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    第 10 章: スケール不変特徴演算子
     
    (II) 一般のよくある質問に答える について ブロブの検出。
     
    (III) 多くの分野でブロブ検出を使用する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のブロブ検出についての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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    13: 分子ナノテクノロジーに関するドレクスラーとスモーリーの論争: この分野の 2 人の先駆者による有名な論争を詳細に検討し、分子ナノテクノロジーの可能性について対照的な見解を示します。
     
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    16: mbn エクスプローラー: ナノテクノロジー研究に不可欠なツールである分子システムのモデリングに使用される mbn エクスプローラー シミュレーション ツールについて説明します。
     
    17: ナノ計測学: ナノスケール材料の研究に不可欠な測定技術に焦点を当て、ナノテクノロジーの精度と信頼性を確保します。
     
    18: ナノ製造: ナノスケールデバイスの製造の背後にある方法と技術を紹介し、大量生産を可能にします。
     
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    章の概要:
     
    1: 行動ベースのロボット工学: ロボット工学における行動ベースのシステムを導く原則を紹介します。
     
    2: サブサンプション アーキテクチャ: 複雑なロボットの動作を構築するための階層化アーキテクチャを探ります。
     
    3: ビーム ロボット工学: 生物学的動作を模倣するように設計されたシンプルで効率的なロボットについて説明します。
     
    4: 生物に着想を得たコンピューティング: 生物システムがロボット工学における計算アプローチにどのように影響するかを調べます。
     
    5: リュック・スティールズ: この主要研究者によるロボット工学と言語進化への貢献を強調します。
     
    6: ソーシャルシミュレーション: エージェント間の社会的相互作用が行動ベースの設計にどのように影響するかを調査します。
     
    7: ロドニー・ブルックス: このロボット工学の先駆者がもたらした革新的なアイデアを取り上げます。
     
    8: 同時ローカリゼーションとマッピング: ロボットが環境をナビゲートしてマッピングする方法を説明します。
     
    9: マルチエージェントシステム: 複数のロボットが相互作用して協力するシステムについて説明します。
     
    10: 物理シンボルシステム: 問題解決のために物理エンティティがシンボルを操作する方法を探ります。
     
    11: モデルベース推論: 環境の内部モデルを使用してロボットの推論プロセスを分析します。
     
    12: インテリジェントエージェント: 動的な環境で自律的に動作できるエージェントを定義します。
     
    13: 具体化された認知科学: ロボット工学における物理的な具体化と認知プロセスを結び付けます。
     
    14: 新しい人工知能: 行動ベースのロボット工学に影響を与える新しい人工知能アプローチを紹介します。
     
    15: アクティビティ認識: ロボットが人間のアクティビティを認識して反応するためのテクニックについて説明します。
     
    16: 見習い学習: ロボットが他者の観察からどのように学習できるかを探ります。
     
    17: 状況に応じたアプローチ (人工知能): 人工知能 の意思決定におけるコンテキストの重要性を強調します。
     
    18: 行動選択における勝者総取り: 競争環境における意思決定プロセスについて説明します。
     
    19: エルマーとエルシー (ロボット): 行動ベースの原則を示す特定のロボットのケース スタディ。
     
    20: シンボリック人工知能: ロボットの認知能力におけるシンボルの役割を調べます。
     
    21: 分散システム: ロボット システムにおける分散アーキテクチャの利点について説明します。
     
    この本は単なるガイドではありません。ロボット工学の未来を理解するための投資です。「行動ベースのロボット工学」を読むことで、本のコストを超える知識を身に付け、専門スキルを高め、ロボット工学への情熱を燃やすことができます。今日そして明日のインテリジェント マシンを形作る原則に取り組む準備をします。
    Show book