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ランダムサンプルのコンセンサス - コンピュータビジョンにおけるロバスト推定 - cover

ランダムサンプルのコンセンサス - コンピュータビジョンにおけるロバスト推定

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

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

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Sinossi

ランダムサンプルコンセンサスとは
 
R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
 
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: 無作為サンプルのコンセンサス
 
第 2 章: 推定者
 
第 3 章: 最小二乗法
 
第 4 章: 異常値
 
第 5 章: 相互検証 (統計)
 
第 6 章: 誤差と残差
 
第 7 章: 混合モデル
 
第 8 章: 堅牢な統計
 
第 9 章: 画像スティッチング
 
第 10 章: リサンプリング (統計)
 
(II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサスを使用する実際の例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のランダム サンプル コンセンサス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。
Disponibile da: 30/04/2024.
Lunghezza di stampa: 144 pagine.

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    水上戦とは
     
    水上戦は水上艦艇による海上戦です。これは海上戦の 4 つの作戦領域のうちの 1 つで、他の 3 つは水中戦、空中戦、情報戦です。水上戦闘は海軍の戦闘の中で最も古く、最も基本的な形態ですが、現代の水上戦闘の教義は 20 世紀半ばに生まれました。
     
    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 水上戦闘
     
    第 2 章: 巡洋艦
     
    第 3 章: 空母戦闘群
     
    第 4 章: 船体分類記号
     
    第 5 章: 海軍艦艇
     
    第 6 章: 対艦ミサイル
     
    第 7 章: 軍艦
     
    第 8 章: 米国第 7 艦隊
     
    第 9 章: uss フレッチャー (dd-992)
     
    第 10 章: rimpac 演習
     
    (ii) 水上戦闘に関する一般のよくある質問への回答
     
    この本は誰に向けた本ですか?
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の水上戦闘に関する基本的な知識や情報以上のものを求めている人。
     
     
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    人間の強化とは
     
    「人間の強化」という用語は、人間の能力を向上させるために、自然、人工、または技術的手段を使用して人体を改造するプロセスを指します。
     
    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:
     
    章 1: 人間の強化
     
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    第 3 章: 超人的
     
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    (ii) 人間の強化に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 人間の強化を用途に使用する実際の例
     
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    誰 この本の対象者は
     
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    コンピュータ囲碁とは
     
    コンピュータ 「囲碁」として知られる人工知能 (AI) のサブ分野は、囲碁をプレイできるコンピュータ プログラムの開発に焦点を当てています。 古代のボードゲーム「囲碁」。 このトピックの研究は 2 つの異なる期間に分類できます。 2015 年以前は、この時代のプログラムはそれほど強力ではありませんでした。 1980 年代と 1990 年代に生成された最高の人工知能は初心者プレイヤーにしか勝てませんでしたが、2000 年代初頭に生成された最高の AI はせいぜい中級レベルでした。 たとえ 10 石以上のハンディキャップがあったとしても、専門家は高度なコンピュータ プログラムに勝つことができます。 検討するには分岐オプションが多すぎるため、アルファベータ ミニマックスなど、チェッカーやチェスの人工知能としてうまく機能するアルゴリズムの多くは、囲碁で使用される 19 路盤に適用すると惨めに失敗しました。 当時利用可能な技術とハードウェアでは、人間によるプロ品質のプログラムを作成することは不可能でした。 人工知能の分野で研究している一部の学者は、人間に似た AI の開発なしではこの問題は解決できないと仮説を立てています。
     
    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: コンピュータ囲碁
     
    第 2 章: 囲碁 (ゲーム)
     
    第 3 章: ゲーム 複雑さ
     
    第 4 章: モンテカルロ木探索
     
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    第 8 章: AlphaGo Zero
     
    第 9 章: AlphaZero
     
    第 10 章: KataGo
     
    (II) 公開トップへの回答 コンピュータ囲碁に関する質問。
     
    (III) 多くの分野でのコンピュータ囲碁の実際の使用例。
     
    (IV) それぞれの分野で 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、愛好家 および、あらゆる種類のコンピュータに関する基本的な知識や情報をさらに詳しく知りたい人は、次のことを行ってください。
     
     
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