- سال انتشار: 2008
- صفحات: 173
- اندازه فایل: 2 MB
- زبان: English
- انتشارات: Springer
- تعداد مشاهده: 10
- امتیاز کاربران: 4.0
-
شابک/ISBN:
9783540794516
3540794514
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreMachine Learning: Modeling Data Locally and Globally (Advanced Topics in Science and Technology in China)
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 بدینمعرفی کتاب: Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally (Advanced Topics in Science and Technology in China)
کتاب Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally نوشته کای-ژو هوآنگ، هایکین یانگ، و مایکل آر. لیو، راهنمایی جامع و عمیق در مورد یادگیری ماشین ارائه می‌کند که تمرکز آن بر مدل‌سازی داده‌ها به شیوه‌های محلی و جهانی است. این کتاب بخشی از مجموعه Advanced Topics in Science and Technology in China بوده و به منظور ایجاد پلی میان تئوری و کاربرد در یادگیری ماشین طراحی شده است. برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان حوزه علم داده و هوش مصنوعی یک منبع ضروری محسوب می‌شود.
خلاصه‌ای از کتاب
این کتاب به بررسی روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین می‌پردازد که می‌توانند داده‌ها را هم به صورت محلی (Local) و هم به صورت جهانی (Global) مدل‌سازی کنند. با توجه به گستردگی چالش‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌های واقعی، نویسندگان کتاب به طور خاص به روش‌هایی پرداخته‌اند که توانایی انطباق با تغییرات محلی و مرتبط ساختن آن‌ها به چشم‌اندازهای وسیع‌تر جهانی را دارند.
فصل‌های اولیه کتاب به اصول و تئوری‌های کلی یادگیری ماشین اختصاص داده شده است. سپس، موضوعاتی مانند Semi-Supervised Learning، Transfer Learning و Multi-View Learning به تفصیل مورد بحث قرار می‌گیرد. هر یک از این موضوعات از نظر روش‌های نوآورانه و استفاده‌های کاربردی با مثال‌های واقعی بررسی شده‌اند. یک ویژگی قابل‌توجه کتاب، استفاده گسترده از Mathematical Frameworks برای توضیح مفاهیم پیچیده و ترکیب آن‌ها با توضیحات ساده و کاربردی است.
نکات کلیدی کتاب
- تمرکز بر ادغام مدل‌های محلی و جهانی در یادگیری ماشین.
- تحلیل و فهم عمیق Semi-Supervised Learning برای داده‌هایی با برچسب محدود.
- ارائه روش‌های جدید در Transfer Learning جهت انتقال دانش بین دامنه‌های مختلف.
- استفاده از Multi-View Learning برای تحلیل داده‌های چندوجهی و چندداده‌ای.
- توضیح Mathematical Frameworks قدرتمند جهت حمایت از تئوری‌ها و الگوریتم‌ها.
- مثال‌های واقعی و داده‌های عملیاتی برای کاربردهای صنعتی.
جملات معروف از کتاب
"Learning locally helps us adapt; learning globally helps us generalize. Together, they form a robust machine learning paradigm."
"The power of multi-view learning lies in its ability to uncover hidden relationships across diverse data perspectives."
چرا این کتاب مهم است؟
در دنیای امروزی که با حجم عظیمی از داده‌ها مواجه هستیم، یادگیری ماشین یکی از ابزارهای کلیدی برای استخراج دانش و تصمیم‌گیری است. آنچه این کتاب را منحصر به فرد می‌کند، رویکرد چندجانبه آن به یادگیری محلی و جهانی است. این رویکرد باعث می‌شود دانشجویان و محققان بتوانند درک عمیق‌تری از الگوریتم‌ها و کاربردهای آن‌ها داشته باشند.
علاوه بر این، نویسندگان کتاب با بهره‌گیری از تجربه‌های آکادمیک و صنعتی خود به خوبی توانسته‌اند چالش‌ها و فرصت‌های مدرن یادگیری ماشین را به تصویر بکشند و برای حل آن پیشنهادهای مؤثری ارائه دهند. این کتاب نه‌تنها یک منبع علمی ارزشمند است، بلکه راهنمایی عملی برای مهندسان داده و متخصصان فناوری اطلاعات نیز به حساب می‌آید.
در نهایت، Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally فرصتی برای یادگیری و کشف راه‌های نوین و خلاقانه در زمینه مدل‌سازی داده‌ها فراهم می‌کند و به خواننده امکان می‌دهد تا مرزهای دانش خود را گسترش داده و به نسل بعدی الگوریتم‌های هوش مصنوعی الهام بخشد.
Introduction to "Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally"
Written by authors Kai-Zhu Huang, Haiqin Yang, and Michael R. Lyu, "Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally" is a comprehensive exploration of machine learning methodologies and their profound applications across various fields. This book belongs to the prestigious series "Advanced Topics in Science and Technology in China" and offers a balance between theoretical depth and practical insights. It is an essential resource for researchers, practitioners, and students eager to deepen their understanding of machine learning frameworks, particularly how data can be modeled from both local and global perspectives.
The book uniquely addresses the duality of learning strategies: local modeling techniques, which focus on learning patterns specific to certain sub-regions of data, and global modeling techniques, which aim to extract overarching trends from entire datasets. By bridging these two approaches, the authors provide a unified framework that enhances human understanding of machine learning concepts and improves the accuracy and applicability of learned models.
Detailed Summary
"Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally" is structured to guide readers from foundational principles to advanced machine learning methodologies. The content is presented systematically, ensuring accessibility while maintaining scientific rigor.
The book starts with an introduction to the fundamental concepts of machine learning, such as supervised and unsupervised learning, classification, regression, and clustering. It also underscores the increasing need to design models that can be both tailored to specific data regions (local) and capture holistic data trends (global).
The authors dive deep into local learning paradigms, such as k-nearest neighbors (kNN), radial basis function networks, and localized kernel regression, explaining how they adapt to data patterns at a fine level. Following this, the book shifts to global modeling techniques, such as decision trees, support vector machines, and neural networks, focusing on leveraging entire datasets to generate generalized predictive models.
To enrich the reader's understanding, the book also explores hybrid approaches that integrate both local and global modeling techniques. These methods combine the strengths of local adaptiveness and global structure comprehension, demonstrating how the synergy between the two approaches significantly improves model performance in real-world scenarios.
The book concludes with real-life applications, discussing how the discussed methodologies are utilized in various domains such as healthcare, finance, cyber-security, and natural language processing. It also touches on challenges like overfitting, scalability, and interpretability, providing insights into how these key issues can be tackled effectively.
Key Takeaways
- A detailed explanation of local and global learning paradigms along with their strengths and limitations.
- Comprehensive coverage of hybrid machine learning techniques that bridge local and global modeling.
- Practical applications of discussed concepts across various industries and domains.
- Clear illustrations of mathematical foundations combined with practical insights for implementation.
- How to address common challenges in machine learning, such as overfitting, scalability, and interpretability.
Famous Quotes from the Book
"A machine learning model is only as good as its capacity to balance specificity with generality."
"In the vast ocean of data, local islands hold valuable treasures, but the currents of global patterns reveal the true direction."
"The harmony of local adaptation and global generalization defines the essence of learning."
Why This Book Matters
The importance of "Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally" lies in its novel approach to unifying local and global modeling paradigms. As machine learning continues to transform industries across the globe, understanding how to optimize models for both specific data characteristics and overarching trends becomes increasingly critical.
This book offers invaluable insights for advancing the understanding and applicability of machine learning in research and industry. It fills an essential gap in the scientific literature by emphasizing the need for integrated frameworks that capitalize on local information while ensuring global consistency. Its focus on real-world applications means readers can immediately benefit from its teachings, whether they are developing predictive healthcare models or designing systems for large-scale financial forecasting.
Additionally, the book's balanced treatment of theory and practice ensures its versatility, making it equally valuable to beginners, seasoned researchers, and professionals in machine learning.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
