Értékelés:
A könyv átfogó és közérthető bevezetést nyújt a modern adatvezérelt mérnöki tudományokba, különös tekintettel a gépi tanulásra és az irányításelméletre. Jól felépített, világos magyarázatokkal és gyakorlati példákkal, amelyeket a kísérő YouTube-videók is kiegészítenek. A Kindle-kiadás szedési problémái azonban megnehezítik az olvasást, különösen azok számára, akik matematikai egyenletekre támaszkodnak.
Előnyök:⬤ A gépi tanulás és az irányításelmélet összetett fogalmainak világos és érdekes magyarázata.
⬤ Kezdő és haladó olvasók számára egyaránt hozzáférhető, adaptálható kódpéldákkal.
⬤ Ajánlott olvasmányokat és jó tanulási struktúrát tartalmaz.
⬤ Kiegészítve informatív YouTube-videóelőadásokkal.
⬤ Hasznos a gyakorlatias mérnöki alkalmazásokhoz.
⬤ A Kindle kiadásban a matematikai egyenletek mérete túl kicsi, ami egyes felhasználók számára olvashatatlanná teszi a könyvet.
⬤ A könyvben elgépelések vannak, és néhány állítás kritikán aluli vagy félrevezető.
⬤ Bizonyos területeken korlátozott mélységű; egyes olvasók felületesnek találták.
⬤ Python helyett MATLAB-ot használ, amit néhány kritikus feleslegesnek talált.
(35 olvasói vélemény alapján)
Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
Az adatvezérelt felfedezés forradalmasítja a komplex rendszerek modellezését, előrejelzését és vezérlését.
Ez a tankönyv összehozza a gépi tanulást, a mérnöki matematikát és a matematikai fizikát, hogy integrálja a dinamikus rendszerek modellezését és vezérlését az adattudomány modern módszereivel. Kiemeli a tudományos számítástechnikában a közelmúltban elért számos olyan előrelépést, amelyek lehetővé teszik az adatvezérelt módszerek alkalmazását a legkülönbözőbb komplex rendszerekre, például a turbulenciára, az agyra, az éghajlatra, a járványtanra, a pénzügyekre, a robotikára és az autonómiára.
A szöveg a mérnöki és a fizikai tudományok felsőfokú alapképzésben részt vevő és kezdő végzős hallgatóknak szól, és a bevezetőktől a legkorszerűbb módszerekig számos témát és módszert mutat be.
