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隠れマルコフモデル - 基礎と応用 - cover

隠れマルコフモデル - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

隠れマルコフ モデルとは
 
HMM としても知られる隠れマルコフ モデルは、統計マルコフ モデルの一種です。 HMM では、表現されているシステムは、観察できない状態 (したがって「隠れた」という名前) を持つマルコフ過程と呼ばれます。 HMM の定義の要件の 1 つを満たすためには、その結果が別のプロセスの結果によって特定の方法で「影響を受ける」測定可能なプロセスが存在する必要があります。 直接見ることはできないので、観察しながら学ぶことが目的です。 HMM には、特定の時点で発生するイベントの結果は、その時点で発生するイベントの結果によってのみ「影響」される必要があり、その時点および時点で発生するイベントの結果は条件付きでなければならないという追加の基準が含まれています。 特定の時刻に発生する場合は、時刻とは関係ありません。
 
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: 隠れマルコフ モデル
 
第 2 章: マルコフ連鎖
 
第 3 章: ビタビ アルゴリズム
 
第 4 章: 期待値最大化アルゴリズム
 
第 5 章: Baum?Welch アルゴリズム
 
第 6 章: Metropolis?Hastings アルゴリズム
 
第 7 章: ベイジアン ネットワーク
 
第 8 章: ギブズ サンプリング
 
第 9 章: 混合モデル
 
第 10 章: フォワード アルゴリズム
 
(II) 隠れマルコフ モデルに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野で隠れマルコフ モデル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、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから勉強したい人 あらゆる種類の隠れマルコフ モデルに関する基本的な知識や情報を超えています。
 
 
Verfügbar seit: 01.07.2023.
Drucklänge: 169 Seiten.

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    ミニマックスとは
     
    人工知能、意思決定理論、ゲーム理論、統計学、哲学において、ミニマックスとは、確率的損失を最小限に抑えるために使用される決定ルールです。 最悪のシナリオ。 利益について議論するとき、「最小利益の最大化」を表す「マキシミン」という用語がよく使われるのを聞くことがあります。 これは当初、複数のプレーヤーが交互に動作する状況と、同時に動作する状況の両方を含む、複数プレーヤーのゼロサム ゲームの理論のために開発されました。 しかしそれ以来、この機能はより複雑なゲームや、不確実性が存在する場合の一般的な意思決定にまで拡張されました。
     
    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: ミニマックス
     
    第 2 章: ゲーム理論
     
    第 3 章: デシジョン ツリー
     
    第 4 章: アルファ-ベータ プルーニング
     
    第 5 章: エクスペクティミニマックス
     
    第 6 章: 敵対的検索
     
    第 7 章: 評価関数
     
    第 8 章: モンテカルロ木探索
     
    第 9 章: ネガマックス
     
    第 10 章: 人工知能
     
    (II) 一般のよくある質問に答える ミニマックスについて。
     
    (III) 多くの分野でのミニマックスの使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類のミニマックス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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    第5章:ダイヤモンド
     
    第6章:ジェムストーン
     
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    (iv)17の付録で、合成ダイヤモンドの技術を360度完全に理解するための各業界の266の新興技術を簡単に説明します。
     
    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合成ダイヤモンドの基本的な知識や情報を超えたい人。
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