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データ処理のグループ方法 - 予測モデリングとデータ分析の基礎と応用 - cover

データ処理のグループ方法 - 予測モデリングとデータ分析の基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

データ処理のグループ法とは
 
データ処理のグループ法 (GMDH) は、マルチパラメトリックのコンピューターベースの数学的モデリングのための一連の帰納的アルゴリズムです。 モデルの完全自動構造およびパラメトリック最適化を組み込んだデータセット。 これらのアルゴリズムは、Group Method of Data Handling (GMDH) で使用されます。
 
メリット
 
(I) 以下に関する洞察と検証 トピック:
 
第 1 章: データ処理のグループ手法
 
第 2 章: 教師あり学習
 
第 3 章: 人工ニューラル ネットワーク
 
第 4: 機械学習
 
第 5 章: パーセプトロン
 
第 6 章: アレクセイ・イヴァクネンコ
 
第 7 章: 多層パーセプトロン
 
第 8 章: 最小限 説明の長さ
 
第 9 章: 非線形システムの同定
 
第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
 
(II) データのグループ法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データ処理のグループ手法の使用例。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、そしてデータ処理のあらゆる種類のグループ手法について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
人工知能とは何かシリーズ
 
人工知能の書籍シリーズでは、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。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 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。
Disponibile da: 21/06/2023.
Lunghezza di stampa: 152 pagine.

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  • 戦争芸術家 - 戦場を描く 芸術と戦闘戦略の融合 - cover

    戦争芸術家 - 戦場を描く 芸術と戦闘戦略の融合

    Fouad Sabry

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    戦争画家とは
     
    戦争の直接体験をイラストや描写の記録に残す芸術家を戦争画家と呼びます。この芸術家は政府や新聞社から依頼を受けることもあれば、自らの意志で体験を記録することもあります。戦争の分野で活動するアーティストは、戦闘の視覚的および感覚的側面を調査します。これらの側面は、書かれた歴史書やその他の戦争の物語には欠けていることが多いものです。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 戦争アーティスト
     
    第 2 章: 帝国戦争博物館
     
    第 3 章: オーストラリアおよびニュージーランド陸軍部隊
     
    第 4 章: 軍事芸術
     
    第 5 章: 第一次世界大戦の歴史
     
    第 6 章: ウィリアム オーペン
     
    第 7 章: ウィル ロングスタッフ
     
    第 8 章: アンナ エアリー
     
    第 9 章: qf 13 ポンド砲
     
    第 10 章: アーサー ジョン エンソール
     
    (ii) 戦争に関する一般の人々の最大の疑問に答える
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の戦争芸術家に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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