MATLAB Machine Learning Recipes: A Problem-Solution Approach
Használja ki a MATLAB erejét a gépi tanulással kapcsolatos kihívások széles körének megoldására. Ez az új és frissített harmadik kiadás a gépi tanulás szempontjából kritikus technológiákra nyújt példákat. Minden példa egy valós problémát old meg, és minden megadott kód végrehajtható. Könnyedén rákereshet egy adott problémára, és követheti a megoldás lépéseit.
Ez a könyv mindenkinek tartogat valamit, akit érdekel a gépi tanulás. Emellett olyan anyagot is tartalmaz, amely lehetővé teszi, hogy a más technológiai területek iránt érdeklődők is láthassák, hogyan segíthet a gépi tanulás és a MATLAB a saját szakterületükön felmerülő problémák megoldásában. Az adatreprezentációról és a MATLAB grafikákról szóló fejezet új adattípusokat és további grafikákat tartalmaz. A fuzzy logikáról, az egyszerű neurális hálókról és az autonóm vezetésről szóló fejezetek új példákkal bővültek. Új fejezet szól az űrhajó helyzetének neurális hálókkal történő meghatározásáról. A szerzők, Michael Paluszek és Stephanie Thomas bemutatják, hogy mindezen technológiák segítségével hogyan lehet kifinomult alkalmazásokat készíteni a mintafelismeréssel, autonóm vezetéssel, szakértői rendszerekkel és sok más problémával kapcsolatos feladatok megoldására.
Amit tanulni fog
⬤ Kódot írni gépi tanuláshoz, adaptív vezérléshez és becsléshez a MATLAB segítségével.
⬤ A MATLAB grafikai és vizualizációs eszközeinek használata gépi tanuláshoz.
⬤ Ismerkedjen meg a neurális hálókkal.
⬤ Építsen szakértői rendszereket.
⬤ Tanulja meg az adaptív vezérlést.
⬤ Tudásszerzés a Kálmán-szűrőkről.
Kinek szól ez a könyv
Szoftverfejlesztők, irányítástechnikai mérnökök, egyetemi oktatók, egyetemi és főiskolai hallgatók, hobbisták.
