Fondamenti e metodi di apprendimento automatico e profondo: Algoritmi, strumenti e applicazioni

Titolo originale:

Fundamentals and Methods of Machine and Deep Learning: Algorithms, Tools, and Applications

Contenuto del libro:

FONDAMENTI E METODI DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO E PROFONDO.

Il libro fornisce un approccio pratico spiegando i concetti di apprendimento automatico e gli algoritmi di deep learning, la valutazione dei progressi della metodologia e le dimostrazioni degli algoritmi con le applicazioni.

Negli ultimi due decenni, il campo dell'apprendimento automatico e il suo sottocampo dell'apprendimento profondo hanno svolto un ruolo fondamentale nello sviluppo di applicazioni software. Inoltre, in recenti studi di ricerca, sono considerati come una delle tecnologie dirompenti che trasformeranno la nostra vita futura, le imprese e l'economia globale. La recente esplosione di dati digitali in un'ampia varietà di domini, tra cui la scienza, l'ingegneria, l'Internet degli oggetti, la biomedicina, la sanità e molti settori commerciali, ha decretato l'era dei big data, che non possono essere analizzati con la statistica classica, ma con le più moderne e robuste tecniche di machine learning e deep learning. Poiché l'apprendimento automatico apprende dai dati piuttosto che dalla programmazione di regole decisionali codificate, si sta cercando di utilizzare l'apprendimento automatico per creare computer in grado di risolvere i problemi come gli esperti umani del settore.

L'obiettivo di questo libro è presentare un approccio pratico spiegando i concetti di apprendimento automatico e gli algoritmi di deep learning con le relative applicazioni. Vengono discussi gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionato, gli algoritmi di apprendimento automatico d'insieme, la selezione delle caratteristiche, le tecniche di apprendimento profondo e le loro applicazioni. Nei diciotto capitoli sono incluse anche informazioni uniche che forniscono una chiara comprensione dei concetti utilizzando algoritmi e casi di studio illustrati con applicazioni dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo in diversi domini, tra cui la previsione di malattie, la previsione di difetti del software, l'analisi televisiva online, l'elaborazione di immagini mediche, ecc. Ciascuno dei capitoli brevemente descritti di seguito fornisce sia un approccio scelto che la sua implementazione.

Pubblico

Ricercatori e ingegneri nel campo dell'intelligenza artificiale, informatici e sviluppatori di software.