Gépi tanulás a jelfeldolgozáshoz: Adattudomány, algoritmusok és számítógépes statisztika

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 7 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics

Könyv tartalma:

Ez a könyv részletesen ismerteti a gépi tanulás (a mesterséges intelligencia egyik példája) és a jelfeldolgozás - a modern információs gazdaság két legfontosabb és legizgalmasabb technológiája - alapvető matematikáját és algoritmusait. Fokozatos megközelítésben, szilárd, lépésről lépésre építi fel a fogalmakat, hogy az ötletek és algoritmusok gyakorlati szoftveralkalmazásokban is megvalósíthatók legyenek.

A digitális jelfeldolgozás (DSP) a modern világ egyik "alapvető" mérnöki témája, amely nélkül az olyan technológiák, mint a mobiltelefon, a televízió, a CD- és MP3-lejátszók, a WiFi és a radar, nem lennének lehetségesek. Ehhez képest viszonylag újdonságnak számít a statisztikai gépi tanulás, amely az olyan izgalmas technológiák elméleti hátterét képezi, mint az autók rendszámtábla-felismerésének, a beszédfelismerésnek, a tőzsdei előrejelzésnek, a futószalagok hibafelismerésének, a robotok irányításának és az autonóm autónavigációnak az automatikus technikái. A statisztikai gépi tanulás a biológiai agyak intelligens információfeldolgozása és a kifinomult statisztikai modellezés és következtetés közötti analógiát használja ki.

A DSP és a statisztikai gépi tanulás olyan nagy jelentőséggel bír a tudásalapú gazdaságban, hogy mindkettő gyors változásokon ment keresztül, és radikális javuláson ment keresztül alkalmazási körük és alkalmazhatóságuk tekintetében. Mindkettő az alkalmazott matematika olyan kulcsfontosságú témáit használja, mint a valószínűségszámítás és statisztika, az algebra, a számtan, a gráfok és a hálózatok. A két tantárgy között szoros formális kapcsolat áll fenn, és ennek köszönhetően számos átfedés van a két tantárgy között, amelyeket ki lehet használni új, meglepő hasznosságú DSP-eszközök létrehozására, amelyek kiválóan alkalmazkodnak a mindenütt jelenlévő digitális érzékelők és a nagy teljesítményű, ugyanakkor olcsó számítástechnikai hardverek mai világához. Ez a könyv szilárd matematikai alapokat ad, és részletesen ismerteti e fontos téma legfontosabb fogalmait és algoritmusait.