Ricette di apprendimento automatico MATLAB: Un approccio alla soluzione dei problemi

Titolo originale:

MATLAB Machine Learning Recipes: A Problem-Solution Approach

Contenuto del libro:

Sfruttate la potenza di MATLAB per risolvere un'ampia gamma di problemi di apprendimento automatico. Questa terza edizione, nuova e aggiornata, fornisce esempi di tecnologie fondamentali per l'apprendimento automatico. Ogni esempio risolve un problema del mondo reale e tutto il codice fornito è eseguibile. È possibile cercare facilmente un particolare problema e seguire i passaggi della soluzione.

Questo libro ha qualcosa per tutti coloro che sono interessati all'apprendimento automatico. Inoltre, contiene materiale che consente a coloro che sono interessati ad altre aree tecnologiche di vedere come l'apprendimento automatico e MATLAB possono aiutarli a risolvere i problemi nelle loro aree di competenza. Il capitolo sulla rappresentazione dei dati e sui grafici MATLAB include nuovi tipi di dati e grafici aggiuntivi. I capitoli sulla logica fuzzy, sulle reti neurali semplici e sulla guida autonoma contengono nuovi esempi. È stato inoltre aggiunto un nuovo capitolo sulla determinazione dell'assetto del veicolo spaziale mediante reti neurali. Gli autori Michael Paluszek e Stephanie Thomas mostrano come tutte queste tecnologie consentano di creare applicazioni sofisticate per risolvere problemi di riconoscimento di modelli, guida autonoma, sistemi esperti e molto altro.

Che cosa imparerete?

⬤ Scrivere codice per l'apprendimento automatico, il controllo adattivo e la stima utilizzando MATLAB.

⬤ Utilizzare gli strumenti grafici e di visualizzazione di MATLAB per l'apprendimento automatico.

⬤ Prendere confidenza con le reti neurali.

⬤ Costruire sistemi esperti.

⬤ Comprendere il controllo adattivo.

⬤ Conoscere i filtri di Kalman.

Per chi è questo libro?

Ingegneri del software, ingegneri del controllo, docenti universitari, studenti universitari e laureati, hobbisti.