Algoritmi de învățare aplicați pentru IoT inteligent

Titlul original:

Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT

Conținutul cărții:

Această carte ilustrează în mod viu toți algoritmii promițători și potențiali de învățare automată (ML) și învățare profundă (DL) printr-o serie de cazuri de utilizare în lumea reală și în timp real. Mașinile și dispozitivele pot fi împuternicite să învețe singure și să manifeste un comportament inteligent. De asemenea, Big Data combinate cu date în timp real și în timp de execuție pot conduce la informații personalizate, prognostice, predictive și prescriptive. Această carte examinează următoarele subiecte:

⬤ Mașini și dispozitive cognitive.

⬤ Sisteme fizice cibernetice (CPS)

⬤ Internetul obiectelor (IoT) și cazuri de utilizare industrială.

⬤ Industrie 4. 0 pentru o producție mai inteligentă.

⬤ Predictive and prescriptive insights for smarter systems.

⬤ Viziunea și inteligența mașinilor.

⬤ Interfețe naturale.

⬤ algoritm de grupare K-means.

⬤ Algoritmul mașinii vectoriale de sprijin (SVM).

⬤ algoritmi a priori.

⬤ Regresie liniară și logistică.

Algoritmi de învățare aplicați pentru IoT inteligent articulează clar algoritmii ML și DL care pot fi utilizați pentru a descoperi informații predictive și prescriptive din Big Data. Transformarea datelor brute în informații și cunoștințe relevante câștigă proeminență odată cu disponibilitatea algoritmilor de prelucrare și extragere a datelor, a algoritmilor de analiză, a platformelor, a cadrelor și a altor acceleratori discutați în carte. Acum, odată cu apariția algoritmilor de învățare automată, domeniul analizei datelor este menit să atingă noi înălțimi.

Această carte va servi ca un ghid cuprinzător pentru cercetătorii AI, membrii facultăților și profesioniștii IT. Fiecare capitol va discuta un algoritm ML, originea, provocările și beneficiile acestuia, precum și un exemplu de caz de utilizare în industrie pentru a explica algoritmul în detaliu. Imersiunea detaliată și mai profundă a cărții în algoritmii ML și DL folosind un caz de utilizare practică poate încuraja cercetarea inovatoare.