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幾何学的特徴の学習 - 幾何学的特徴の学習を通じて視覚的な洞察を解き放つ - cover

幾何学的特徴の学習 - 幾何学的特徴の学習を通じて視覚的な洞察を解き放つ

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

幾何特徴学習とは
 
幾何特徴学習は、機械学習とコンピューター ビジョンを組み合わせて視覚的なタスクを解決する手法です。この方法の主な目的は、画像から幾何学的特徴を収集し、効率的な機械学習方法を使用してそれらを学習することにより、オブジェクトを表す幾何学的形状の代表的な特徴のセットを見つけることです。人間は視覚的なタスクを解決し、見たものから知覚情報を抽出することで環境に迅速に応答できます。研究者は、コンピューター ビジョンの問題を解決するために、人間の物体認識能力をシミュレートしています。たとえば、M. Mata et al. (2002) は、障害物を回避するために、特徴学習技術を移動ロボットのナビゲーション タスクに適用しました。彼らは特徴を学習し、物体 (図形) を認識するために遺伝的アルゴリズムを使用しました。幾何学的特徴学習方法は、認識問題を解決できるだけでなく、一連の連続入力感覚画像 (通常は画像のいくつかの特徴を抽出) を分析することによって、その後の行動を予測することもできます。学習を通じて、次の行動に関するいくつかの仮説が与えられ、各仮説の確率に従って、最も可能性の高い行動が与えられます。この技術は人工知能の分野で広く使用されています。
 
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: 幾何学的特徴の学習
 
第 2 章: パターン認識
 
第 3 章: ハフ変換
 
第 4 章: 損失関数
 
第 5 章: 期待値?最大化アルゴリズム
 
第 6 章: 拒否サンプリング
 
第 7 章: 配列の処理
 
第 8 章: オートエンコーダ
 
第 9 章: 確率的近似
 
第 10 章: チェス盤の検出
 
(II) 幾何特徴学習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幾何学的特徴学習の使用例の実例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の幾何特徴学習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。
Available since: 05/04/2024.
Print length: 137 pages.

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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ネットワーク中心の戦争
     
    第 2 章: 国防情報システム局
     
    第 3 章: 米国統合軍司令部
     
    第 4 章: 脳とコンピューターのインターフェイス
     
    第 5 章: グローバル情報グリッド
     
    第 6 章: ネット中心の作戦戦争
     
    第 7 章: ネットワーク運用
     
    第 8 章: 指揮統制
     
    第 9 章: ジョン・j・ガースカ
     
    第 10 章: 戦闘空間
     
    (ii) ネットワーク中心の戦争に関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本の対象読者対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のネットワーク中心の戦争に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 光学式マーク認識
     
    第 2 章: 光学式文字認識
     
    第 3 章: 手書き認識
     
    第 4 章: 画像スキャナ
     
    第 5 章: Scantron Corporation
     
    第 6 章: 光学式音楽認識
     
    第 7 章: 光学式スキャン投票システム
     
    第 8 章: フォーム処理
     
    第 9 章: ドキュメント キャプチャ ソフトウェア
     
    第 10 章: IBM 光学式マークおよび文字リーダー
     
    (II) 光学式マーク認識に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野での光学式マーク認識の使用例の実例。
     
    (IV) 光学式マーク認識技術を 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    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、およびあらゆる種類の光学式マーク認識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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