- سال انتشار: 2010
- صفحات: 613
- اندازه فایل: 10 Mb
- زبان: English
- انتشارات: Springer-Verlag Berlin Heidelberg
- تعداد مشاهده: 2
- امتیاز کاربران: 4.0
-
شابک/ISBN:
364215879X
9783642158797
کانال تلگرام امین مصباحی
تِک‌افترنون، رویدادی گاه‌به‌گاه است با موضوعات حول معماری و توسعه نرم‌افزار، این کانال هم برای اشتراک اخبار، آموزش، نکاتی حول مهندسی نرم‌افزار، دیتابیس، تکنولوژی و مدیریت تولید محصولات نر‌م‌افزاری خواهد بود. امین مصباحی
Learn MoreMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2010, Barcelona, Spain, September 20-24, 2010, Proceedings, Part I
4.0
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینکتاب های مرتبط:
معرفی کامل کتاب
کتاب Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2010, Barcelona, Spain, September 20-24, 2010, Proceedings, Part I یکی از جامع‌ترین و مهم‌ترین آثار در زمینه Machine Learning و Knowledge Discovery یا همان کشف دانش از مجموعه داده‌هاست. این مجموعه، بخشی از کنفرانس مشهور ECML PKDD 2010 بوده و شامل مقالاتی است که نویسندگان برتر حوزه یادگیری ماشین و علم داده در آن شرکت کرده‌اند. این اثر به‌ویژه برای پژوهشگران، دانشجویان تحصیلات تکمیلی، و متخصصانی که به دنبال درک آخرین پیشرفتهای این حوزه هستند، سودمند است.
ECML PKDD 2010 به بررسی دقیق چالش‌ها، روش‌ها، و الگوریتم‌های جدید در حوزه‌هایی مانند supervised learning، unsupervised learning، feature selection، clustering، classification، و بسیاری از موضوعات پیشرفته‌تر پرداخته است. بخش اول این کتاب به طور ویژه به مجلات علمی و پروژه‌های پیشرفتهای اختصاص دارد که فناوری Machine Learning را تقویت کرده و راه را برای کاربردهای نوین این تکنولوژی هموار کرده‌اند.
خلاصه جامع کتاب
این کتاب در چندین بخش مختلف، اهمیت و کاربردهای فناوری یادگیری ماشین و کشف دانش را در هر دو صنعت و تحقیقات توضیح می‌دهد. یکی از ویژگی‌های برجسته این اثر، پرداخت به مسائل عملیاتی همراه با حل مسائل نظری است که موجب شده تا هم مناسب حوزه‌های تحقیقاتی باشد و هم در صنعت پرکاربرد باشد. تمرکز اصلی این جلد از مجموعه، بر روی تکنیک‌های جدید، چالش‌های بهینه‌سازی در الگوریتم‌ها، و نحوه کارکرد آنها روی داده‌های واقعی بوده است.
این کنفرانس، هر ساله جمعی از پژوهشگران و متخصصین را گرد هم می‌آورد که بر روی توسعه پایدار و استفاده روزافزون از علوم داده در موضوعاتی مانند bioinformatics، پردازش زبان طبیعی (NLP)، و تحلیل شبکه‌های اجتماعی کار می‌کنند. از این رو، این کتاب نیز همراهی مناسب برای کسانی است که علاقه‌مند به تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده هستند.
آنچه از این کتاب می‌آموزید
- درک عمیق از جدیدترین الگوریتم‌های Machine Learning
- نحوه پیاده‌سازی روش‌های کارآمد مانند clustering و anomaly detection
- رفع محدودیت‌های روش‌های سنتی و رویکردهای نوین در طراحی مدل‌ها
- آشنایی با کاربرد Machine Learning در حوزه‌های مختلف از جمله اقتصاد، سلامت و علوم اجتماعی
- بینشی درباره روندهای تحقیقات آینده در کشف دانش و یادگیری ماشین
جملات معروف از کتاب
این کتاب حاوی نقل‌قول‌هایی از نویسندگان و پیشروان یادگیری ماشین است که راهنمایی‌هایی ارزشمند برای محققین ارائه می‌دهد. برخی از جملات قابل‌توجه در این اثر عبارتند از:
“The true power of Machine Learning comes not from brute force computation, but from the ability to extract meaningful patterns from messy real-world data.”
“Data is ubiquitous, but only through machine learning, it turns into actionable insights.”
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
این کتاب تنها یک خلاصه از کارهای مرتبط با Machine Learning نیست، بلکه نقشه راهی برای محققان است که آنها را در مسیر توسعه تکنولوژی‌های جدید راهنمایی می‌کند. همراه با پیشرفتهای این حوزه، صنایع مختلف نظیر بانکداری، سلامت، تجارت آنلاین و دیگر صنایع توانسته‌اند از مزایای این دستاوردهای علمی بهره‌مند شوند. همچنین، این کتاب پایه‌ای قدرتمند برای افرادی است که به دنبال ورود به دنیای یادگیری ماشین بوده یا می‌خواهند دانش خود را در این زمینه گسترش دهند.
خلاصه، این کتاب تجربه‌ای منحصر به فرد است که آخرین دستاوردها و روش‌های تحقیقاتی را به نمایش می‌گذارد؛ از رویکردهایی که توسط شرکت‌های بزرگ فناوری استفاده می‌شود، تا استراتژی‌های پیچیده پژوهشی که مسیر آینده این حوزه را تعیین می‌کنند.
Introduction to Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
The book Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2010, Barcelona, Spain, September 20-24, 2010, Proceedings, Part I is a compilation of groundbreaking research and innovative methodologies presented during the prestigious ECML PKDD 2010 Conference. This event, held in the vibrant city of Barcelona, brought together a global community of experts, practitioners, and enthusiasts in the fields of machine learning, data mining, and knowledge discovery.
The conference proceedings, encapsulated in this book, reflect the state-of-the-art advancements in the domain at the time. The contributions in Part I of the proceedings showcase foundational work, novel methods, and new perspectives that push the boundaries of how we understand and apply machine learning and data discovery systems. From theoretical models to real-world applications, this book serves as a vital resource for researchers, students, and industry experts alike.
Structured in a way that offers deep insights into emerging trends, this volume stands as more than just a collection of academic papers; it is a testament to the profound and rapidly evolving field of machine learning and its transformative impact on the way we analyze and understand data.
Detailed Summary of the Book
The book begins by addressing foundational topics, such as algorithmic frameworks, supervised and unsupervised learning techniques, and data representation strategies. The different contributions focus on explaining not only the theoretical underpinnings but also the experimental results that show how these new methods can improve existing approaches.
Throughout the proceedings, you will find several sections dedicated to different thematic areas, including clustering, classification, deep learning, graph mining, and privacy-preserving data analysis. These areas are explored with an emphasis on enhancing scalability, improving prediction accuracy, and addressing the challenges imposed by big data.
Part I of the proceedings covers groundbreaking advances in feature selection, optimization techniques, and hybrid machine learning methods. This section is specifically relevant for solving real-world challenges in diverse domains like healthcare, finance, and social media analytics. Several chapters also highlight the integration of domain knowledge into machine learning models, a practice that becomes increasingly vital as ML applications move into niche and specialized areas.
In conclusion, the book serves as an authoritative resource on the cutting-edge methodologies and trends that were shaping machine learning and knowledge discovery in 2010. This collection of academic contributions provides inspiration for further advancements while solidifying current achievements in the domain.
Key Takeaways
- Insights into state-of-the-art algorithms and models, ensuring an understanding of both theory and application.
- Coverage of multiple paradigms in machine learning, including ensemble methods, semi-supervised learning, and reinforcement learning.
- Discussions on scaling machine learning for big data environments, setting the stage for modern approaches.
- Exploration of ethical and practical implications of privacy in data mining and machine learning.
- A foundation for solving complex, data-driven problems across a variety of industries.
Famous Quotes from the Book
"As data grows in volume and complexity, the need for robust and interpretable machine learning models becomes ever more apparent."
"The most significant challenge of our time is not finding the data, but discerning the knowledge hidden within."
Why This Book Matters
At its core, this book represents a snapshot of a critical juncture in the evolution of machine learning. By pooling together the efforts of numerous highly respected researchers, it provides a treasure trove of methodologies and conceptual advancements that continue to influence machine learning research today. Moreover, many of the challenges captured in these proceedings are still relevant, offering readers a chance to revisit and build upon foundational ideas.
Machine learning experts will appreciate the technical depth, while practitioners in data science will find actionable insights that lay the groundwork for tackling real-world challenges. Whether you are a veteran researcher or a curious enthusiast stepping into the world of data mining, this book will deepen your appreciation for both the complexities and the opportunities that machine learning offers.
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases is not merely a historical document; it serves as a continuous source of inspiration and a blueprint for innovation in artificial intelligence, data analytics, and beyond.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
