説明ベースの学習 - 基礎と応用
Fouad Sabry
Traductor Kei Imano
Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]
Sinopsis
説明ベース学習とは 説明ベース学習 (略して ebl) として知られる機械学習の一種は、非常に堅牢な、または完璧な、 トレーニング データから一般化するか概念を構築するためのドメイン理論。 また、学習に役立つエンコードや記憶とも関連しています。 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: 説明ベースの学習 第 2 章: 計算言語学 第 3 章: 自然言語処理 第 4: コーパス言語学 第5章: 解析 第6章: 質問応答 第7章: リンク文法 第8章: 文法 帰納 第 9 章: 構造化予測 第 10 章: 深い言語処理 (ii) 説明ベースの学習に関する一般のよくある質問に答える。 (iii) 多くの分野で説明ベースの学習を使用する実際の例。 (iv) 360 度完全に理解できるように、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 本書の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから学びたい人 あらゆる種類の説明ベースの学習のための基本的な知識や情報を超えています。