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認知 - 基礎と応用 - cover

認知 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

認知とは
 
私たちが認知について話すときに意味するのは、「思考、経験、感覚を通じて知識と理解を獲得する精神的な行為またはプロセス」です。 これには、知覚、注意、思考、想像力、知性、知識の形成、記憶と作業記憶、判断と評価、推論と計算、問題解決と意思決定、言語の理解など、知的機能とプロセスのあらゆる側面が含まれます。 そして言語の生成。 認知プロセスは、以前に取得した知識を活用しながら、新しい情報を明らかにします。
 
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: 認知
 
第 2 章: 認知科学
 
第 3 章: 認知心理学
 
第 4 章: 注意
 
第 5 章: 想起 (記憶)
 
第 6 章: 動物の認知
 
第 7 章: メタ認知
 
第 8 章: エンコード (記憶)
 
第 9 章: 身体化された認知
 
第 10 章: 学習のための神経発達フレームワーク
 
(ii) 認知に関する一般のよくある質問に答える。
 
( iii) 多くの分野での認知の使用に関する実際の例。
 
(iv) 認知のテクノロジーを 360 度完全に理解するために、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。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
 
 
Disponible depuis: 07/07/2023.
Longueur d'impression: 164 pages.

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    言語識別とは
     
    情報がどの自然言語で書かれているかを判断することの難しさは、自然言語の分野では言語識別または言語推測と呼ばれます。 処理。 この問題に対する計算的アプローチでは、この問題をテキスト分類の特定のインスタンスとして扱い、さまざまな統計手法を使用して解決できます。
     
    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: 言語の識別
     
    第 2 章: 計算言語学
     
    第 3 章: 自然 言語処理
     
    第 4 章: 語義の曖昧さ回避
     
    第 5 章: 認知言語学
     
    第 6 章: 品詞のタグ付け
     
    第 7 章: N グラム
     
    第 8 章: 言語モデル
     
    第 9 章: 母国語の識別
     
    第 10 章: Word2vec
     
    (II) 言語識別に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野で言語識別を使用する実際の例。
     
    (IV) 説明する 17 の付録 、簡単に説明すると、言語識別技術を 360 度完全に理解するための、各業界の 266 の新興技術が紹介されています。
     
    本書の対象者
     
    専門家、 学部生と大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の言語識別のため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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    第 2 章: アルファ ケンタウリ
     
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    (II) ブレークスルー スターショットに関するよくある質問に答える。
     
    (III) 実際の使用例
     
    (IV) 画期的なスターショットの技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象読者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類の画期的なスターショット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.
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    統計的分類とは
     
    統計の分野では、分類の問題とは、観測値が多数のカテゴリ (部分母集団) のどれに該当するかを決定するタスクを指します。 属する。 特定の電子メールを「スパム」または「非スパム」クラスに割り当てることは一例です。 もう 1 つは、観察された患者の特徴に基づいて患者に診断を提供することです。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
     
    第 1 章: 統計的分類
     
    第 2 章: 教師あり学習
     
    第 3 章: サポート ベクター マシン
     
    第 4: 単純ベイズ分類器
     
    第 5 章: 線形分類器
     
    第 6 章: 決定木の学習
     
    第 7 章: 生成モデル
     
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    第 9 章: 多項ロジスティック回帰
     
    第 10 章: 確率的分類
     
    (ii) 統計的分類に関するよくある質問に答える
     
    (iii) 多くの分野における統計分類の使用例。
     
    (iv) 各業界の 266 の新興テクノロジーから 360 のテクノロジーまでを簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の統計分類技術の完全な理解。
     
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    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々。 あらゆる種類の統計分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
     
     
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