دانلود کتاب Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT – الگوریتم های یادگیری کاربردی برای IoT هوشمند

توضیحات

This book vividly illustrates all the promising and potential machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms through a host of real-world and real-time business use cases. Machines and devices can be empowered to self-learn and exhibit intelligent behavior. Also, Big Data combined with real-time and runtime data can lead to personalized, prognostic, predictive, and prescriptive insights. This book examines the following topics:

• Cognitive machines and devices
• Cyber physical systems (CPS)
• The Internet of Things (IoT) and industrial use cases
• Industry 4.0 for smarter manufacturing
• Predictive and prescriptive insights for smarter systems
• Machine vision and intelligence
• Natural interfaces
• K-means clustering algorithm
• Support vector machine (SVM) algorithm
• A priori algorithms
• Linear and logistic regression

Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT clearly articulates ML and DL algorithms that can be used to unearth predictive and prescriptive insights out of Big Data. Transforming raw data into information and relevant knowledge is gaining prominence with the availability of data processing and mining, analytics algorithms, platforms, frameworks, and other accelerators discussed in the book. Now, with the emergence of machine learning algorithms, the field of data analytics is bound to reach new heights.

This book will serve as a comprehensive guide for AI researchers, faculty members, and IT professionals. Every chapter will discuss one ML algorithm, its origin, challenges, and benefits, as well as a sample industry use case for explaining the algorithm in detail. The books detailed and deeper dive into ML and DL algorithms using a practical use case can foster innovative research.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

این کتاب به وضوح تمام الگوریتم‌های امیدوارکننده و بالقوه یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) را از طریق مجموعه‌ای از موارد استفاده تجاری در دنیای واقعی و زمان واقعی نشان می‌دهد. ماشین‌ها و دستگاه‌ها را می‌توان برای خودآموزی و نشان دادن رفتار هوشمندانه توانمند کرد. همچنین، Big Data همراه با داده های زمان واقعی و زمان اجرا می تواند به بینش های شخصی، پیش بینی کننده، پیش بینی کننده و تجویزی منجر شود. این کتاب به بررسی موضوعات زیر می‌پردازد:

• ماشین‌ها و دستگاه‌های شناختی
• سیستم‌های فیزیکی سایبری (CPS) )
• اینترنت اشیا (IoT) و موارد استفاده صنعتی
• Industry 4.0 برای تولید هوشمندتر

< p>

• بینش های پیش بینی کننده و تجویزی برای سیستم های هوشمندتر
• بینایی ماشین و هوش
• رابط های طبیعی
• الگوریتم خوشه بندی K-به معنی
• الگوریتم ماشین برداری پشتیبانی (SVM)
• الگوریتم های پیشینی
• رگرسیون خطی و لجستیک

الگوریتم های یادگیری کاربردی برای IoT هوشمندبه وضوح الگوریتم‌های ML و DL را بیان می‌کند که می‌توانند برای کشف بینش‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی از داده‌های بزرگ استفاده شوند. تبدیل داده‌های خام به اطلاعات و دانش مرتبط با در دسترس بودن پردازش و استخراج داده‌ها، الگوریتم‌های تحلیلی، پلتفرم‌ها، چارچوب‌ها و سایر شتاب‌دهنده‌های مورد بحث در کتاب، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. اکنون، با ظهور ال

tag : دانلود کتاب الگوریتم های یادگیری کاربردی برای IoT هوشمند , Download الگوریتم های یادگیری کاربردی برای IoT هوشمند , دانلود الگوریتم های یادگیری کاربردی برای IoT هوشمند , Download Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT Book , الگوریتم های یادگیری کاربردی برای IoT هوشمند دانلود , buy الگوریتم های یادگیری کاربردی برای IoT هوشمند , خرید کتاب الگوریتم های یادگیری کاربردی برای IoT هوشمند , دانلود کتاب Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT , کتاب Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT , دانلود Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT , خرید Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT , خرید کتاب Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT ,