Handbook of Research on Machine Learning: Foundations and Applications
Ez a kötet a gépi tanulás fejlődésének technológiai útjára vezeti az olvasót, kiemelve az algoritmusok, a kihívások és a korlátok szisztematikus változásait. Az ML-aréna technológiai fejlődése számos területet átalakított és forradalmasított, többek között a közlekedést, a mezőgazdaságot, a pénzügyeket és az időjárásfigyelést.
Ez a könyv kutatókat, szerzőket, iparosokat és akadémikusokat hoz össze, hogy az ML témáinak széles választékát tárgyalja, kezdve a gépi tanulási megközelítések alapjaitól egészen az egészségügy és az ipari automatizálás konkrét alkalmazásaiig. A könyv a gépi tanulás etikai, biztonsági és adatvédelmi kérdéseinek, jövőbeli irányainak és kihívásainak áttekintésével, valamint a mélytanulási technikák szisztematikus áttekintésével kezdődik, és a generatív adverzális hálózatok építésének megértését nyújtja.
A fejezetek az egészségügyi kérdésekre vonatkozó prediktív adatelemzést vizsgálják. A könyv makrodimenziót is ad a gépi tanulás ipari alkalmazásainak bemutatásával, például az acéliparban, a városi információkeresésben, a szemét felismerésében, a légszennyezés mérésében, a tőzsdei előrejelzésekben, a víz alatti halak felismerésében, álhírek előrejelzőjeként és még sorolhatnánk.
