دانلود کتاب Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data – یادگیری ویژگی های نهفته قوی برای داده های بزرگ ناقص

توضیحات

Incomplete big data are frequently encountered in many industrial applications, such as recommender systems, the Internet of Things, intelligent transportation, cloud computing, and so on. It is of great significance to analyze them for mining rich and valuable knowledge and patterns. Latent feature analysis (LFA) is one of the most popular representation learning methods tailored for incomplete big data due to its high accuracy, computational efficiency, and ease of scalability. The crux of analyzing incomplete big data lies in addressing the uncertainty problem caused by their incomplete characteristics. However, existing LFA methods do not fully consider such uncertainty.

In this book, the author introduces several robust latent feature learning methods to address such uncertainty for effectively and efficiently analyzing incomplete big data, including robust latent feature learning based on smooth L₁-norm, improving robustness of latent feature learning using L₁-norm, improving robustness of latent feature learning using double-space, data-characteristic-aware latent feature learning, posterior-neighborhood-regularized latent feature learning, and generalized deep latent feature learning. Readers can obtain an overview of the challenges of analyzing incomplete big data and how to employ latent feature learning to build a robust model to analyze incomplete big data. In addition, this book provides several algorithms and real application cases, which can help students, researchers, and professionals easily build their models to analyze incomplete big data.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

داده های بزرگ ناقص اغلب در بسیاری از برنامه های صنعتی مانند سیستم های توصیه کننده، اینترنت اشیا، حمل و نقل هوشمند، رایانش ابری و غیره مشاهده می شود. تجزیه و تحلیل آنها برای استخراج دانش و الگوهای غنی و ارزشمند از اهمیت بالایی برخوردار است. تجزیه و تحلیل ویژگی های پنهان (LFA) یکی از محبوب ترین روش های یادگیری نمایش است که به دلیل دقت بالا، کارایی محاسباتی و سهولت مقیاس پذیری برای داده های بزرگ ناقص طراحی شده است. محور تجزیه و تحلیل کلان داده های ناقص در پرداختن به مشکل عدم قطعیت ناشی از ویژگی های ناقص آنها نهفته است. با این حال، روش‌های LFA موجود به طور کامل چنین عدم قطعیتی را در نظر نمی‌گیرند.

در این کتاب، نویسنده چندین روش یادگیری ویژگی‌های نهفته قوی را برای رسیدگی به چنین عدم قطعیتی برای تجزیه و تحلیل مؤثر و کارآمد بزرگ ناقص معرفی می‌کند. داده ها، از جمله یادگیری ویژگی های نهفته قوی بر اساس L₁-هنجار صاف، بهبود استحکام یادگیری ویژگی های نهفته با استفاده از L₁-هنجار، بهبود استحکام یادگیری ویژگی های نهفته با استفاده از فضای پنهان، داده ها و ویژگی های نهفته آگاه یادگیری ویژگی، یادگیری ویژگی های نهفته منظم پسین-همسایگی، و یادگیری ویژگی های نهفته عمیق تعمیم یافته. خوانندگان می‌توانند یک نمای کلی از چالش‌های تجزیه و تحلیل کلان داده‌های ناقص و نحوه استفاده از یادگیری ویژگی‌های پنهان برای ساختن یک مدل قوی برای تجزیه و تحلیل کلان داده‌های ناقص به دست آورند. علاوه بر این، این کتاب چندین الگوریتم و موارد کاربردی واقعی را ارائه می‌کند که می‌تواند به دانشجویان، محققان و متخصصان کمک کند تا به راحتی مدل‌های خود را برای تجزیه و تحلیل کلان داده‌های ناقص بسازند.

tag : دانلود کتاب یادگیری ویژگی های نهفته قوی برای داده های بزرگ ناقص , Download یادگیری ویژگی های نهفته قوی برای داده های بزرگ ناقص , دانلود یادگیری ویژگی های نهفته قوی برای داده های بزرگ ناقص , Download Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data Book , یادگیری ویژگی های نهفته قوی برای داده های بزرگ ناقص دانلود , buy یادگیری ویژگی های نهفته قوی برای داده های بزرگ ناقص , خرید کتاب یادگیری ویژگی های نهفته قوی برای داده های بزرگ ناقص , دانلود کتاب Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data , کتاب Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data , دانلود Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data , خرید Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data , خرید کتاب Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data ,