توضیحات
This monograph addresses advances in representation learning, a cutting-edge research area of machine learning. Representation learning refers to modern data transformation techniques that convert data of different modalities and complexity, including texts, graphs, and relations, into compact tabular representations, which effectively capture their semantic properties and relations. The monograph focuses on (i) propositionalization approaches, established in relational learning and inductive logic programming, and (ii) embedding approaches, which have gained popularity with recent advances in deep learning. The authors establish a unifying perspective on representation learning techniques developed in these various areas of modern data science, enabling the reader to understand the common underlying principles and to gain insight using selected examples and sample Python code. The monograph should be of interest to a wide audience, ranging from data scientists, machine learning researchers and students to developers, software engineers and industrial researchers interested in hands-on AI solutions.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این مونوگراف به پیشرفتها در یادگیری بازنمایی میپردازد، یک حوزه تحقیقاتی پیشرفته در یادگیری ماشین. یادگیری بازنمایی به تکنیکهای تبدیل دادههای مدرن اشاره دارد که دادهها را با روشها و پیچیدگیهای مختلف، از جمله متون، نمودارها و روابط، به نمایشهای جدولی فشرده تبدیل میکند که به طور موثر ویژگیها و روابط معنایی آنها را ثبت میکند. این مونوگراف بر روی (i) رویکردهای گزارهسازی، ایجاد شده در یادگیری رابطهای و برنامهنویسی منطق استقرایی، و (ب) رویکردهای تعبیهشده، که با پیشرفتهای اخیر در یادگیری عمیق محبوبیت پیدا کردهاند، تمرکز دارد. نویسندگان دیدگاه واحدی را در مورد تکنیکهای یادگیری بازنمایی توسعهیافته در این حوزههای مختلف علم داده مدرن ایجاد میکنند، و خواننده را قادر میسازد تا اصول زیربنایی مشترک را درک کند و با استفاده از نمونههای انتخاب شده و نمونه کد پایتون، بینشی را به دست آورد. این مونوگراف باید مورد علاقه مخاطبان وسیعی باشد، از دانشمندان داده، محققان و دانشجویان یادگیری ماشین گرفته تا توسعه دهندگان، مهندسان نرم افزار و محققان صنعتی علاقه مند به راه حل های عملی هوش مصنوعی.
tag : دانلود کتاب آموزش بازنمایی: گزاره سازی و جاسازی , Download آموزش بازنمایی: گزاره سازی و جاسازی , دانلود آموزش بازنمایی: گزاره سازی و جاسازی , Download Representation Learning: Propositionalization and Embeddings Book , آموزش بازنمایی: گزاره سازی و جاسازی دانلود , buy آموزش بازنمایی: گزاره سازی و جاسازی , خرید کتاب آموزش بازنمایی: گزاره سازی و جاسازی , دانلود کتاب Representation Learning: Propositionalization and Embeddings , کتاب Representation Learning: Propositionalization and Embeddings , دانلود Representation Learning: Propositionalization and Embeddings , خرید Representation Learning: Propositionalization and Embeddings , خرید کتاب Representation Learning: Propositionalization and Embeddings ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.