Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 62 olvasói szavazat alapján történt.
Machine Learning, Revised and Updated Edition
A gépi tanulás - az adatokból tanuló számítógépes programok - tömör áttekintése, amely olyan alkalmazások alapja, mint a hangfelismerés és a vezető nélküli autók.
Ma már a gépi tanulás számos olyan alkalmazás alapját képezi, amelyeket nap mint nap használunk, a termékajánlásoktól a hangfelismerésig - és olyanokét is, amelyeket még nem használunk mindennap, például a vezető nélküli autókét. Ez az alapja a mesterséges intelligencia új megközelítésének, amelynek célja, hogy a számítógépeket úgy programozza, hogy példadatok vagy korábbi tapasztalatok alapján oldjanak meg egy adott problémát. Az MIT Press Essential Knowledge sorozatának e kötetében Ethem Alpaydin tömör és közérthető áttekintést nyújt az "új mesterséges intelligenciáról". Ez a bővített kiadás új anyagot kínál a gépi tanulással kapcsolatos olyan kihívásokról, mint a magánélet védelme, a biztonság, az elszámoltathatóság és az elfogultság.
Alpaydin, a gépi tanulásról szóló népszerű tankönyv szerzője elmagyarázza, hogy ahogy a "Big Data" egyre nagyobb lett, úgy fejlődött a gépi tanulás elmélete - az adatok tudássá történő feldolgozására irányuló erőfeszítések alapja - is. Ismerteti a terület fejlődését, elmagyarázza a fontos tanulási algoritmusokat, és példákat mutat be az alkalmazásokra. Tárgyalja a gépi tanulási algoritmusok használatát a mintafelismerésben.
Az emberi agy által inspirált mesterséges neurális hálózatok.
Az esetek közötti asszociációkat tanuló algoritmusok.
És a megerősítő tanulás, amikor egy autonóm ágens megtanulja, hogy a jutalom maximalizálása érdekében cselekedjen. Egy új fejezetben az átláthatóságot, a megmagyarázhatóságot és a méltányosságot, valamint az adatokon alapuló döntések etikai és jogi vonatkozásait vizsgálja.
