Awange J. [2025, PDF, ENG] torrent

Книги и журналы » Компьютерная литература » Программирование (книги)

Hybrid Imaging and Visualization. Employing Machine Learning with Mathematica - Python, 2nd Edition / Гибридная визуализация и обработка изображений. Применение машинного обучения с помощью Mathematica - Python, 2-е издание

Год издания: 2025
Автор: Awange Joseph / Paláncz Béla / Völgyesi Lajos - Аванге Джозеф / Паланц Бела / Вёльдьеши Лайош

Издательство: Springer
ISBN: 978-3031728174
Язык: Английский

Формат: PDF
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 471

Описание: This second edition of the book that targets those in computer algebra and artificial intelligence introduces Black Hole algorithm that is essential for optimizing hyperparameters, an important task in machine learning where mostly, stochastic global methods are used as well as ChatGPT, a novel and in the last few years, very popular Generative AI technology. In addition, fisher discriminant, a linear discriminant that can provide an optimal separation of objects, and the conversion of time series into images thereby making it possible to employ convolution neural network to classify time series effectively are presented.

Второе издание этой книги, ориентированное на специалистов в области компьютерной алгебры и искусственного интеллекта, знакомит с алгоритмом «Черная дыра», необходимым для оптимизации гиперпараметров — важной задачей в машинном обучении, где в основном используются стохастические глобальные методы, а также с ChatGPT — новой и в последние несколько лет очень популярной технологией генеративного ИИ. Кроме того, представлены дискриминант Фишера — линейный дискриминант, обеспечивающий оптимальное разделение объектов, и преобразование временных рядов в изображения, что позволяет эффективно использовать сверточные нейронные сети для классификации временных рядов.
[spoiler="Примеры страниц (скриншоты)"]

[/spoiler]
[spoiler="Оглавление"]
Introduction
1. Dimension reduction
2. Classification
3. Clustering
4. Regression
5. Neural Networks
6. Optimizing Hyperparameters
7. ChatGPT
References

Введение
1. Снижение размерности
2. Классификация
3. Кластеризация
4. Регрессия
5. Нейронные сети
6. Оптимизация гиперпараметров
7. ChatGPT
Ссылки
[/spoiler]