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隠れマルコフモデル - 基礎と応用 - cover

隠れマルコフモデル - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

隠れマルコフ モデルとは
 
HMM としても知られる隠れマルコフ モデルは、統計マルコフ モデルの一種です。 HMM では、表現されているシステムは、観察できない状態 (したがって「隠れた」という名前) を持つマルコフ過程と呼ばれます。 HMM の定義の要件の 1 つを満たすためには、その結果が別のプロセスの結果によって特定の方法で「影響を受ける」測定可能なプロセスが存在する必要があります。 直接見ることはできないので、観察しながら学ぶことが目的です。 HMM には、特定の時点で発生するイベントの結果は、その時点で発生するイベントの結果によってのみ「影響」される必要があり、その時点および時点で発生するイベントの結果は条件付きでなければならないという追加の基準が含まれています。 特定の時刻に発生する場合は、時刻とは関係ありません。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 隠れマルコフ モデル
 
第 2 章: マルコフ連鎖
 
第 3 章: ビタビ アルゴリズム
 
第 4 章: 期待値最大化アルゴリズム
 
第 5 章: Baum?Welch アルゴリズム
 
第 6 章: Metropolis?Hastings アルゴリズム
 
第 7 章: ベイジアン ネットワーク
 
第 8 章: ギブズ サンプリング
 
第 9 章: 混合モデル
 
第 10 章: フォワード アルゴリズム
 
(II) 隠れマルコフ モデルに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野で隠れマルコフ モデルを使用する実際の例。
 
(IV) 360 度完全に理解できるように、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、そしてこれから勉強したい人 あらゆる種類の隠れマルコフ モデルに関する基本的な知識や情報を超えています。
 
 
Disponible desde: 01/07/2023.
Longitud de impresión: 169 páginas.

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  • パーセプトロン - 神経ビルディングブロックの基礎と応用 - cover

    パーセプトロン - 神経ビルディングブロックの基礎と応用

    Fouad Sabry

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    パーセプトロンとは
     
    パーセプトロンは、機械学習の分野で使用されるバイナリ分類器の教師あり学習の手法です。 バイナリ分類子として知られる関数は、入力 (多くの場合、数値のベクトルで表されます) が特定のカテゴリのメンバーであるかどうかを判断できる関数です。 これは線形分類器の一種であり、一連の重みを特徴ベクトルと組み合わせることにより、線形予測関数に基づいて予測を形成する分類方法であることを意味します。 言い換えれば、線形予測関数に基づいて予測を作成します。
     
    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: パーセプトロン
     
    第 2 章: 教師あり学習
     
    第 3 章: サポート ベクター マシン
     
    第 4 章: 線形分類器
     
    第 5 章: パターン認識
     
    第 6 章: 人工ニューロン
     
    第 7 章: ホップフィールド ネットワーク
     
    第 8 章: バックプロパゲーション
     
    第 9 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
     
    第 10 章: 多層パーセプトロン
     
    (II) パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野でパーセプトロンを使用する実際の例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のパーセプトロンに関する基本的な知識や情報を超えたい人 .
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
    人工知能の 電子書籍 シリーズは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。Artificial Intelligence eBook シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
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    政治学とテクノロジーという変革的なレンズを通して、金融の未来を探ります。フアード・サブリー著カルダノブロックチェーンプラットフォームシリーズの一つである『分散型金融(分散型金融)』は、伝統的な金融・政治権力構造に挑戦する分散型システムの台頭について、重要な指針を提供します。
     
    各章の概要:
     
    1:分散型金融:分散型メカニズムを通じて経済ガバナンスを再構築する上での分散金融の役割を解説します。
     
    2:カルダノ(ブロックチェーンプラットフォーム):スケーラビリティ、ガバナンス、そして透明性のあるシステムに対するカルダノ独自のアプローチを紹介します。
     
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    8: 雪崩(ブロックチェーンプラットフォーム):雪崩のコンセンサスにおける革新性と、その実世界における分散金融アプリケーションについて解説します。
     
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    10: 丸(企業):丸が従来の金融とブロックチェーン技術の橋渡し役として果たす役割について説明します。
     
    11: 米ドル コイン:規制に準拠したステーブルコインと、グローバルな分散金融エコシステムにおけるその活用方法について説明します。
     
    12: ユニスワップ:自動マーケットメーカーがどのように取引を分散化し、民主化しているかを説明します。
     
    13: 0×(分散型取引所インフラ):パーミッションレスなデジタル資産取引所を支えるインフラについて説明します。
     
    14: トロン(ブロックチェーン):トロンのメディア中心型ブロックチェーンと分散型アプリ環境を紹介します。
     
    15: ステーブルコイン:ブロックチェーンベースの固定価値通貨がもたらす経済的安定性を探ります。
     
    16: テラ(ブロックチェーン):テラのアルゴリズムステーブルコインとその崩壊から得られる政策的教訓を解説します。
     
    17: パンケーキスワップ:バイナンススマートチェーン上に構築されたユーザーフレンドリーな分散金融取引所について説明します。
     
    18: アイアンファイナンス:注目を集めた分散金融の崩壊と、それがプロトコル設計に与える影響を分析します。
     
    19: ビットフィネックス:この中央集権型取引所が分散型金融市場に与えた影響を検証します。
     
    20: 分散型アプリケーション:政治経済における中央集権的な支配を回避するためのツールとしてのdAppを紹介します。
     
    21: 暗号通貨:デジタル通貨が世界経済のあり方を再構築する様子を概観します。
     
    本書は、専門家、学生、趣味人、そして政治経済とイノベーションに情熱を注ぐすべての人にとって必読の書です。本書は、進化する分散型世界をナビゲートし、批判し、貢献するための洞察力を読者に提供します。
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