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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

  Fouad Sabry

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  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。

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  アクティビティの認識 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  アクティビティ認識とは
   
  アクティビティ認識は、1 つ以上のエージェントのアクティビティとその状態に関する多数の観察を利用するアプローチです。 最終目標は、それらの個人の行動と目的を特定することです。 さまざまなアプリケーションに対して個別のサポートを提供できる能力と、医学、ヒューマンコンピュータインタラクション、社会学などの他のさまざまな研究分野とのつながりにより、この研究分野はいくつかのコミュニティの注目を集めています。
   
  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: アクティビティ認識
   
  第 2 章: コンピューター ビジョン
   
  第 3 章: 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 4 章: 機械学習
   
  第 5 章: ジェスチャ認識
   
  第 6 章: リカレント ニューラル ネットワーク
   
  第 7 章: コンテキスト認識
   
  第 8 章: 転移学習
   
  第 9 章: 畳み込みニューラル ネットワーク
   
  第 10 章: 機械学習研究用のデータセットのリスト
   
  (ii) アクティビティ認識に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でアクティビティ認識を使用する実際の例。
   
  (iv) アクティビティを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新技術を簡潔に説明する 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、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類のアクティビティ認識のための情報。
   
   

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