Aplikované algoritmy učenia pre inteligentný internet vecí

Pôvodný názov:

Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT

Obsah knihy:

Táto kniha názorne ilustruje všetky sľubné a potenciálne algoritmy strojového učenia (ML) a hlbokého učenia (DL) prostredníctvom množstva reálnych prípadov použitia v podnikaní v reálnom čase. Stroje a zariadenia sa môžu samoučiť a vykazovať inteligentné správanie. Aj veľké objemy dát v kombinácii s údajmi v reálnom čase a za behu môžu viesť k personalizovaným, prognostickým, prediktívnym a preskriptívnym poznatkom. Táto kniha sa zaoberá týmito témami:

⬤ Kognitívne stroje a zariadenia.

⬤ Kybernetické fyzické systémy (CPS)

⬤ Internet vecí (IoT) a prípady priemyselného využitia.

⬤ Priemysel 4. 0 pre inteligentnejšiu výrobu.

⬤ Prediktívne a preskriptívne poznatky pre inteligentnejšie systémy.

⬤ Strojové videnie a inteligencia.

⬤ Prirodzené rozhrania.

⬤ Algoritmus zhlukovania K-means.

⬤ Algoritmus podporného vektorového stroja (SVM).

⬤ Apriórne algoritmy.

⬤ Lineárna a logistická regresia.

Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT jasne formuluje algoritmy ML a DL, ktoré možno použiť na získavanie prediktívnych a preskriptívnych poznatkov z veľkých objemov údajov. Transformácia surových údajov na informácie a relevantné znalosti sa dostáva do popredia s dostupnosťou algoritmov na spracovanie a dolovanie údajov, analytických algoritmov, platforiem, rámcov a ďalších akcelerátorov, o ktorých sa v knihe hovorí. Teraz, s nástupom algoritmov strojového učenia, oblasť dátovej analytiky určite dosiahne nové výšky.

Táto kniha poslúži ako komplexný sprievodca pre výskumníkov v oblasti umelej inteligencie, členov fakúlt a odborníkov v oblasti IT. V každej kapitole sa bude rozoberať jeden algoritmus ML, jeho vznik, výzvy a výhody, ako aj vzorový prípad použitia v priemysle na podrobné vysvetlenie algoritmu. Podrobný a hlbší ponor do algoritmov ML a DL pomocou praktického prípadu použitia môže v knihe podporiť inovatívny výskum.