Fundamente și metode de învățare automată și profundă: Algoritmi, instrumente și aplicații

Titlul original:

Fundamentals and Methods of Machine and Deep Learning: Algorithms, Tools, and Applications

Conținutul cărții:

FUNDAMENTE ȘI METODE DE ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ ȘI PROFUNDĂ

Cartea oferă o abordare practică prin explicarea conceptelor de învățare automată și a algoritmilor de învățare profundă, evaluarea progreselor metodologice și demonstrații de algoritmi cu aplicații.

În ultimele două decenii, domeniul machine learning și subdomeniul său deep learning au jucat un rol principal în dezvoltarea aplicațiilor software. De asemenea, în studiile de cercetare recente, acestea sunt considerate drept una dintre tehnologiile perturbatoare care ne vor transforma viața viitoare, afacerile și economia globală. Explozia recentă a datelor digitale într-o mare varietate de domenii, inclusiv știința, ingineria, internetul obiectelor, biomedicina, asistența medicală și multe sectoare de afaceri, a declarat era datelor mari, care nu pot fi analizate prin statistici clasice, ci prin tehnici mai moderne și mai robuste de învățare automată și învățare profundă. Deoarece învățarea automată învață din date mai degrabă decât prin programarea unor reguli de decizie codificate, se încearcă utilizarea învățării automate pentru a crea computere capabile să rezolve probleme precum experții umani în domeniu.

Scopul acestei cărți este de a prezenta o abordare practică prin explicarea conceptelor de învățare automată și a algoritmilor de învățare profundă cu aplicații. Sunt discutați algoritmi de învățare automată supervizată, algoritmi de învățare automată de ansamblu, selectarea caracteristicilor, tehnici de învățare profundă și aplicațiile acestora. De asemenea, în cele optsprezece capitole sunt incluse informații unice care oferă o înțelegere clară a conceptelor prin utilizarea algoritmilor și a studiilor de caz ilustrate cu aplicații ale învățării automate și învățării profunde în diferite domenii, inclusiv predicția bolilor, predicția defectelor software, analiza online a televiziunilor, prelucrarea imaginilor medicale etc. Fiecare dintre capitolele descrise pe scurt mai jos oferă atât o abordare aleasă, cât și implementarea acesteia.

Audiență

Cercetători și ingineri în domeniul inteligenței artificiale, informaticieni, precum și dezvoltatori de software.