توضیحات
This textbook provides an in-depth exploration of statistical learning with reproducing kernels, an active area of research that can shed light on trends associated with deep neural networks. The author demonstrates how the concept of reproducing kernel Hilbert Spaces (RKHS), accompanied with tools from regularization theory, can be effectively used in the design and justification of kernel learning algorithms, which can address problems in several areas of artificial intelligence. Also provided is a detailed description of two biomedical applications of the considered algorithms, demonstrating how close the theory is to being practically implemented.
Among the books several unique features is its analysis of a large class of algorithms of the Learning Theory that essentially comprise every linear regularization scheme, including Tikhonov regularization as a specific case. It also provides a methodology for analyzing not only different supervised learning problems, such as regression or ranking, but also different learning scenarios, such as unsupervised domain adaptation or reinforcement learning. By analyzing these topics using the same theoretical framework, rather than approaching them separately, their presentation is streamlined and made more approachable.
An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces is an ideal resource for graduate and postgraduate courses in computational mathematics and data science.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این کتاب درسی کاوش عمیقی از یادگیری آماری با بازتولید هستهها ارائه میکند، حوزهای فعال از تحقیقات که میتواند روندهای مرتبط با شبکههای عصبی عمیق را روشن کند. نویسنده نشان میدهد که چگونه مفهوم بازتولید هسته هیلبرت (RKHS)، همراه با ابزارهایی از نظریه منظمسازی، میتواند به طور موثر در طراحی و توجیه الگوریتمهای یادگیری هسته مورد استفاده قرار گیرد، که میتواند مشکلات در چندین حوزه هوش مصنوعی را برطرف کند. همچنین شرح مفصلی از دو کاربرد زیستپزشکی الگوریتمهای در نظر گرفته شده ارائه شده است، که نشان میدهد این نظریه چقدر به پیادهسازی عملی نزدیک است. در میان کتابها، چندین ویژگی منحصربهفرد، تحلیل آن از کلاس بزرگی از الگوریتمهای نظریه یادگیری است که اساساً هر طرح منظمسازی خطی، از جمله منظمسازی Tikhonov را به عنوان یک مورد خاص، شامل میشود. همچنین روشی را برای تجزیه و تحلیل نه تنها مسائل مختلف یادگیری تحت نظارت، مانند رگرسیون یا رتبه بندی، بلکه سناریوهای یادگیری مختلف، مانند انطباق دامنه بدون نظارت یا یادگیری تقویتی، ارائه می دهد. با تجزیه و تحلیل این موضوعات با استفاده از چارچوب نظری یکسان، به جای رویکرد جداگانه به آنها، ارائه آنها ساده و قابل دسترس تر می شود. مقدمهای بر هوش مصنوعی مبتنی بر بازتولید فضاهای هیلبرت یک منبع ایدهآل برای دورههای تحصیلات تکمیلی و کارشناسی ارشد در ریاضیات محاسباتی و علوم داده است.
tag : دانلود کتاب مقدمه ای بر هوش مصنوعی بر اساس بازتولید فضاهای هسته هیلبرت , Download مقدمه ای بر هوش مصنوعی بر اساس بازتولید فضاهای هسته هیلبرت , دانلود مقدمه ای بر هوش مصنوعی بر اساس بازتولید فضاهای هسته هیلبرت , Download An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces Book , مقدمه ای بر هوش مصنوعی بر اساس بازتولید فضاهای هسته هیلبرت دانلود , buy مقدمه ای بر هوش مصنوعی بر اساس بازتولید فضاهای هسته هیلبرت , خرید کتاب مقدمه ای بر هوش مصنوعی بر اساس بازتولید فضاهای هسته هیلبرت , دانلود کتاب An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces , کتاب An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces , دانلود An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces , خرید An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces , خرید کتاب An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.