Apprentissage automatique facile avec des bandes dessinées
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Description
Introduction au livre
L'apprentissage automatique, qui a beaucoup à nous apprendre, peut être facilement appris grâce aux bandes dessinées !
L'apprentissage automatique simplifié grâce aux bandes dessinées
Ce livre est une bande dessinée qui vous apprend tout, des bases de l'apprentissage automatique, un domaine de l'intelligence artificielle au potentiel de développement illimité, aux bases de l'apprentissage profond, un type d'apprentissage automatique.
Nous avons notamment fourni un aperçu facile à comprendre de quelques exemples représentatifs de méthodes d'apprentissage automatique.
Le public cible est constitué de débutants qui découvrent l'apprentissage automatique et qui ont besoin de connaissances mathématiques équivalentes à celles d'un étudiant de première année universitaire.
Si les formules vous sont inconnues, il peut être utile de se référer à la section de rappels mathématiques à la fin de chaque chapitre pour en comprendre vaguement l'utilité.
Ce livre commence par un énoncé du problème, puis explique chaque méthode d'apprentissage automatique comme moyen de résoudre ce problème.
L'apprentissage automatique simplifié grâce aux bandes dessinées
Ce livre est une bande dessinée qui vous apprend tout, des bases de l'apprentissage automatique, un domaine de l'intelligence artificielle au potentiel de développement illimité, aux bases de l'apprentissage profond, un type d'apprentissage automatique.
Nous avons notamment fourni un aperçu facile à comprendre de quelques exemples représentatifs de méthodes d'apprentissage automatique.
Le public cible est constitué de débutants qui découvrent l'apprentissage automatique et qui ont besoin de connaissances mathématiques équivalentes à celles d'un étudiant de première année universitaire.
Si les formules vous sont inconnues, il peut être utile de se référer à la section de rappels mathématiques à la fin de chaque chapitre pour en comprendre vaguement l'utilité.
Ce livre commence par un énoncé du problème, puis explique chaque méthode d'apprentissage automatique comme moyen de résoudre ce problème.
- Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.
Aperçu
indice
Monsieur, s'il vous plaît, enseignez-moi l'apprentissage automatique !
La chambre de Yunseo ① Yunseo et Jimin, lycéenne
Chapitre 1 : Comment effectuer une régression ?
1.1 Difficulté à prédire les nombres
1.2 Déterminer la variable cible à partir des variables explicatives
1.3 Déterminer la fonction de régression linéaire
1.4 Effets de la régularisation
Chambre de Yunseo ② Révision de mathématiques ①
Chapitre 2 Comment classer ?
2.1 Organiser les données
2.2 Prédiction des classes à partir des données
2.3 Classification logistique
2.4 Classification à l'aide d'arbres de décision
Chambre de Yunseo ③ Révision de mathématiques ②
Chapitre 3 Évaluation des résultats
3.1 Cela n'a aucun sens si vous ne l'évaluez pas avec des données de test.
3.2 Données d'entraînement, données de validation et données de test
3.3 Méthode de validation croisée
3.4 Exactitude, précision, rappel et valeur
Chambre de Yunseo ④ Révision de mathématiques ③
Chapitre 4 Apprentissage profond
4.1 Réseaux neuronaux
4.2 Apprentissage par rétropropagation
4.3 Défis de l'apprentissage profond
4.3.1 Problèmes liés aux réseaux neuronaux profonds
4.3.2 Méthode utilisant l'apprentissage multicouche (1) Méthode de pré-apprentissage
4.3.3 Méthode utilisant l'apprentissage multicouche (2) Fonction d'activation
4.3.4 Méthode utilisant l'apprentissage multicouche (3) Éviter le surapprentissage
4.3.5 Réseaux neuronaux à structures spécialisées
Chambre de Yunseo ⑤ Révision de mathématiques ④
Chapitre 5 Apprentissage d'ensemble
5.1 Écoute clandestine
5.2 Forêt aléatoire
5.3 Boost
La chambre de Yunseo
⑥ Révision de mathématiques ⑤
Chapitre 6 Apprentissage non supervisé
6.1 Clustering
6.1.1 Classification hiérarchique
6.1.2 Optimisation du partitionnement par clustering
6.2 Décomposition matricielle
Chambre de Yunseo ⑦ Révision de mathématiques ⑥
Épilogue
Références
Recherche
La chambre de Yunseo ① Yunseo et Jimin, lycéenne
Chapitre 1 : Comment effectuer une régression ?
1.1 Difficulté à prédire les nombres
1.2 Déterminer la variable cible à partir des variables explicatives
1.3 Déterminer la fonction de régression linéaire
1.4 Effets de la régularisation
Chambre de Yunseo ② Révision de mathématiques ①
Chapitre 2 Comment classer ?
2.1 Organiser les données
2.2 Prédiction des classes à partir des données
2.3 Classification logistique
2.4 Classification à l'aide d'arbres de décision
Chambre de Yunseo ③ Révision de mathématiques ②
Chapitre 3 Évaluation des résultats
3.1 Cela n'a aucun sens si vous ne l'évaluez pas avec des données de test.
3.2 Données d'entraînement, données de validation et données de test
3.3 Méthode de validation croisée
3.4 Exactitude, précision, rappel et valeur
Chambre de Yunseo ④ Révision de mathématiques ③
Chapitre 4 Apprentissage profond
4.1 Réseaux neuronaux
4.2 Apprentissage par rétropropagation
4.3 Défis de l'apprentissage profond
4.3.1 Problèmes liés aux réseaux neuronaux profonds
4.3.2 Méthode utilisant l'apprentissage multicouche (1) Méthode de pré-apprentissage
4.3.3 Méthode utilisant l'apprentissage multicouche (2) Fonction d'activation
4.3.4 Méthode utilisant l'apprentissage multicouche (3) Éviter le surapprentissage
4.3.5 Réseaux neuronaux à structures spécialisées
Chambre de Yunseo ⑤ Révision de mathématiques ④
Chapitre 5 Apprentissage d'ensemble
5.1 Écoute clandestine
5.2 Forêt aléatoire
5.3 Boost
La chambre de Yunseo
⑥ Révision de mathématiques ⑤
Chapitre 6 Apprentissage non supervisé
6.1 Clustering
6.1.1 Classification hiérarchique
6.1.2 Optimisation du partitionnement par clustering
6.2 Décomposition matricielle
Chambre de Yunseo ⑦ Révision de mathématiques ⑥
Épilogue
Références
Recherche
Image détaillée
Avis de l'éditeur
Un aménagement intéressant au sein de l'hôtel de ville attire l'attention.
Ce livre vous permet d'apprendre l'apprentissage automatique tout en profitant de l'histoire qui se déroule dans le contexte d'une scène de visionnage, avec le flux suivant : régression (exécution d'événements), classification 1 (examen), évaluation (vérification des résultats de l'apprentissage automatique), classification 2 (spécification de la taille des produits agricoles, etc.) et apprentissage non supervisé (services administratifs).
Je recommande ceci à ces personnes
- Débutant en apprentissage automatique
- Les personnes travaillant dans les domaines des sciences humaines et de l'ingénierie des systèmes qui ont besoin de programmes d'apprentissage automatique
- Ingénieurs logiciels, responsables du développement logiciel, etc.
- Étudiants en sciences de 1re ou 2e année
Ce livre vous permet d'apprendre l'apprentissage automatique tout en profitant de l'histoire qui se déroule dans le contexte d'une scène de visionnage, avec le flux suivant : régression (exécution d'événements), classification 1 (examen), évaluation (vérification des résultats de l'apprentissage automatique), classification 2 (spécification de la taille des produits agricoles, etc.) et apprentissage non supervisé (services administratifs).
Je recommande ceci à ces personnes
- Débutant en apprentissage automatique
- Les personnes travaillant dans les domaines des sciences humaines et de l'ingénierie des systèmes qui ont besoin de programmes d'apprentissage automatique
- Ingénieurs logiciels, responsables du développement logiciel, etc.
- Étudiants en sciences de 1re ou 2e année
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date de publication : 22 mai 2019
Nombre de pages, poids, dimensions : 216 pages | 435 g | 182 × 235 × 20 mm
- ISBN13 : 9788931588057
- ISBN10 : 8931588054
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Langue coréenne
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