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射影幾何学 - コンピューター ビジョンにおける射影幾何学の探索 - cover

射影幾何学 - コンピューター ビジョンにおける射影幾何学の探索

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

射影幾何学とは
 
射影幾何学は、適用される変換に関係なく変化しない幾何学的な性質の研究に焦点を当てた数学の一分野です。これは、単純なユークリッド幾何学とは対照的に、射影幾何学は、明確な環境、プロジェクトの主題である空間、および基本的な幾何学的概念の限られたコレクションによって特徴付けられることを示しています。特定の次元について、基本的な直感は、射影空間にはユークリッド空間よりも多くの点があり、余分な点をユークリッド点に、またはその逆に変更する幾何学的変換が許可されるということです。
 
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: 射影幾何学
 
第 2 章: 射影平面
 
第 3 章: 射影空間
 
第 4 章: アフィン幾何学
 
第 5 章: デザルグの定理
 
第 6 章: 双対性(射影幾何学)
 
第 7 章: 完全な四角形
 
第 8 章: ホモグラフィー
 
第 9 章: デザルグ構成
 
第 10 章: 円錐セクション
 
(ii) 射影幾何学に関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野で射影幾何学を使用する実際の例。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の射影幾何学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。
 
 
 
 
Disponible desde: 30/04/2024.
Longitud de impresión: 142 páginas.

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    テキスト マイニングとは
     
    テキスト データ マイニング (TDM) またはテキスト分析とも呼ばれるテキスト マイニングは、テキストから有用な情報を抽出する技術です。 関連用語には、テキスト データ マイニング (TDM) やテキスト分析などがあります。 この用語の定義の 1 つによれば、これは「さまざまな文書リソースから情報を自動的に抽出することによって、これまで知られていなかった新しい情報をコンピューターによって発見すること」です。 ウェブサイト、書籍、電子メール、レビュー、記事などはすべて、利用できる文書の例です。 通常、高品質の情報を取得する最善の方法は、統計的パターン学習などの方法を使用してパターンと傾向を構築することです。 Hothoらによると、 (2005) によると、テキスト マイニングの 3 つの異なる視点を区別することができます。 これらの観点は、情報抽出、データ マイニング、およびデータベースでの知識発見 (KDD) として知られるプロセスです。 テキスト マイニングでは、多くの場合、入力されたテキストを構造化し、構造化されたデータ内のパターンを特定し、最後にマイニング プロセスの結果を評価して解釈するプロセスが必要になります。 テキスト マイニングについて議論するとき、「高品質」という用語は通常、関連性、新規性、および興味の概念の組み合わせに関連します。 テキストの分類、テキストのクラスタリング、概念/エンティティの抽出、詳細な分類の生成、センチメント分析、ドキュメントの要約、エンティティ関係モデリングはすべて、典型的なテキスト マイニング アクティビティの例です。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: テキスト マイニング
     
    第 2 章: 自然言語処理
     
    第 3 章: データ マイニング
     
    第 4 章: 情報抽出
     
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    第 9 章: 単語の埋め込み
     
    第 10 章: ソーシャル メディア マイニング
     
    (II) テキスト マイニングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのテキスト マイニングの実際の使用例。
     
    (IV) 17 の付録 テキスト マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。
     
    本書の対象者
     
    プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のテキスト マイニング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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    事例ベースの推論 - 基礎と応用

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    事例ベースの推論とは
     
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    どのようなメリットがあるか
     
    (i) に関する洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: ケースベースの推論
     
    第 2 章: 検索アルゴリズム
     
    第 3 章: 機械学習
     
    第 4: 自然言語理解
     
    第 5 章: 記号人工知能
     
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    第 7 章: 推論システム
     
    第 8 章: 帰納的推論
     
    第 9 章: 自然言語処理の歴史
     
    第 10 章: 機械学習の概要
     
    (ii) 一般のよくある質問に答える 事例ベースの推論について。
     
    (iii) 多くの分野における事例ベースの推論の使用例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 各業界がケースベース推論のテクノロジーを 360 度完全に理解できるようにします。
     
    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事例ベースの推論について、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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