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遺伝的プログラミング - 基礎と応用 - cover

遺伝的プログラミング - 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

遺伝的プログラミングとは
 
人工知能の分野において、遺伝的プログラミング (略称 gp) は、不適切なプログラムの集団を、より適したプログラムに進化させるための手法です。 特定のタスクに適しています。 これは、自然の遺伝的プロセスと同等の操作をプログラムの集団に適用することによって実現されます。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
 
第 1 章: 遺伝的プログラミング
 
第 2 章: バイオインスピレーションコンピューティング
 
第 3 章: cma-es
 
第 4 章: 適応度近似
 
第 5 章: 遺伝子発現プログラミング
 
第 6 章: 遺伝子表現
 
第 7 章: 文法の進化
 
第 8 章: 帰納的プログラミング
 
第 9 章: 線形遺伝的プログラミング
 
第 10 章: 多式プログラミング
 
(ii) 遺伝的プログラミングに関する一般のよくある質問に答える
 
(iii) 多くの分野における遺伝的プログラミングの使用例。
 
(iv) 360 の各業界における 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の遺伝的プログラミング技術の完全な理解。
 
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、および以下のような人々 あらゆる種類の遺伝的プログラミングに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
 
 
Verfügbar seit: 01.07.2023.
Drucklänge: 108 Seiten.

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    ランダムサンプルコンセンサスとは
     
    R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
     
    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: 無作為サンプルのコンセンサス
     
    第 2 章: 推定者
     
    第 3 章: 最小二乗法
     
    第 4 章: 異常値
     
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    第 6 章: 誤差と残差
     
    第 7 章: 混合モデル
     
    第 8 章: 堅牢な統計
     
    第 9 章: 画像スティッチング
     
    第 10 章: リサンプリング (統計)
     
    (II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサスを使用する実際の例。
     
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