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カーネルメソッド - 基礎と応用 - cover

カーネルメソッド - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

カーネル メソッドとは
 
機械学習の分野では、カーネル マシンはパターン分析のためのメソッドのクラスです。 サポート ベクター マシン (SVM とも呼ばれる) は、このグループの最もよく知られたメンバーです。 パターン分析では、カーネル アプローチとして知られる特定の種類のアルゴリズムが頻繁に使用されます。 これらの戦略には、非線形問題を解決するために線形分類器を利用することが必要です。 データセット内に存在するさまざまな種類の一般関係を見つけて研究することは、パターン分析の最も重要な目標です。 一方、カーネル メソッドでは、ユーザー指定のカーネルのみが必要です。カーネルは、内積を使用して計算されるデータ ポイントのすべてのペアにわたる類似度関数と考えることができます。 これは、これらのタスクを解決する多くのアルゴリズムとは対照的です。アルゴリズムでは、生の表現のデータを、ユーザー指定の特徴マップを介して特徴ベクトル表現に明示的に変換する必要があります。 Representer 定理によれば、カーネル マシンの特徴マップの次元数は無制限ですが、ユーザー入力として必要なのは、次元数が有限の行列だけです。 並列処理がないと、数千を超える個々のケースを含むデータ セットの場合、カーネル マシンでの計算が非常に遅くなります。
 
メリット
 
(I ) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: カーネル メソッド
 
第 2 章: サポート ベクター マシン
 
第 3 章: 放射基底関数
 
第 4 章: 正定値カーネル
 
第 5 章: 逐次最小最適化
 
第 6 章: サポート ベクター マシンの正則化の観点
 
第 7 章 : 表現者定理
 
第 8 章: 動径基底関数カーネル
 
第 9 章: カーネル パーセプトロン
 
第 10 章: 正則化最小二乗法
 
( II) カーネル メソッドに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのカーネル メソッドの使用例の実例。
 
(IV) 17 の付録で簡単に説明する 、カーネル メソッドのテクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジを紹介します。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のカーネル メソッドに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 06/23/2023.
Print length: 103 pages.

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    どのようにメリットがありますか
     
    (I)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:グラフェン
     
    第2章:二層グラフェン
     
    第3章:ビスマス
     
    第4章:ボロフェン
     
    第5章:ヒ化カドミウム
     
    第6章:炭素繊維強化ポリマー
     
    第7章:材料科学
     
    (II)グラフェンに関する一般的な質問への回答。
     
    (III)多くの分野でのグラフェンの使用に関する実例。
     
    (IV)グラフェンの技術を360度完全に理解するために、各業界の266の新興技術を簡単に説明する17の付録。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のグラフェンの基本的な知識や情報を超えたい人。
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    15: atp 結合モチーフ: タンパク質内の atp 結合モチーフと、エネルギー伝達におけるその役割について詳しく説明します。
     
    16: 生体分子構造: 生体分子構造のより広い概念を探り、タンパク質機能との関連性を強調します。
     
    17: 分子生物物理学: タンパク質やその他の生体分子の挙動を理解するために物理的原理がどのように適用されるかについての洞察を提供します。
     
    18: タンパク質代謝: 細胞内でタンパク質が合成、分解、リサイクルされるプロセスについて説明します。
     
    19: rna 生物学の歴史: rna 生物学の発展をたどり、それをタンパク質機能の理解に結び付けます。
     
    20: アミノ酸: タンパク質の構成要素を探求し、その化学的特性とそれがタンパク質機能を決定する方法に焦点を当てます。
     
    21: 翻訳後修飾: タンパク質が翻訳後に受ける化学修飾を調べ、その活性と機能に影響を及ぼします。
     
    「タンパク質」を読むことで、タンパク質の生物物理学に関する重要な洞察が得られるだけでなく、生物システムにおけるタンパク質の重要な役割についての理解も深まります。この知識は、バイオテクノロジーから医学までさまざまな分野で極めて重要であり、この本のコストをはるかに超える価値があります。理論と応用が融合されているため、分子生物物理学と科学の進歩を推進する最先端の研究に情熱を傾ける人にとっては欠かせないものとなっています。
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  • モラヴェックのパラドックス - 基礎と応用 - cover

    モラヴェックのパラドックス - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    モラベックのパラドックスとは
     
    人工知能とロボット工学において、モラベックのパラドックスとは、通常の想定に反して、推論にはほとんど処理が必要ないにもかかわらず、感覚運動が必要であるという発見を指します。 そして知覚スキルには膨大な計算リソースが必要です。 この洞察はモラヴェックによってなされました。 1980 年代に、ハンス モラベック、ロドニー ブルックス、マービン ミンスキーのような数人がこの原則を最初に表明した人々の中に含まれていました。 モラベックは 1988 年の記事の中で、「コンピュータに知能テストやチェッカーの演奏で成人レベルのパフォーマンスを発揮させるのは比較的簡単である」と述べたが、続けて「コンピュータに 1 人のスキルを与えるのは困難または不可能である」と述べた。 知覚と可動性に関しては 1 歳です。」
     
    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: モラヴェックのパラドックス
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: 完全な ai
     
    第 4 章: 常識的推論
     
    第 5 章: 汎用人工知能
     
    第 6 章: 物理シンボル システム
     
    第 7 章: ニートとだらしない人
     
    第 8 章: 人工知能の哲学 インテリジェンス
     
    第 9 章: 状況に応じたアプローチ (人工知能)
     
    第 10 章: 人工知能の歴史
     
    (ii) モラベックのパラドックスに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野でのモラベックのパラドックス使用の実例。
     
    (iv) 360 の各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 モラベック パラドックスのテクノロジーを完全に理解している学位。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、および以下のことを目指す人 あらゆる種類のモラヴェックのパラドックスについて、基本的な知識や情報を超えて説明します。
     
     
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