Deskripsi
Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin adalah buku teks yang menawarkan pengantar komprehensif ke bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Bidang ini telah mengalami perkembangan substansial selama dekade terakhir, dengan metode Bayesian beralih dari area niche ke aplikasi arus utama. Buku ini mencakup munculnya model grafis sebagai kerangka untuk model probabilistik dan membahas aplikasi praktis dari metode Bayesian yang ditingkatkan oleh algoritma inferensi mendekati seperti variational Bayes dan propagasi ekspektasi.
Baca Selengkapnya
Buku teks ini juga mengeksplorasi model baru yang berbasis kernel, yang telah berdampak signifikan pada algoritma dan aplikasi. Buku ini ditujukan untuk mahasiswa tingkat lanjut atau mahasiswa PhD tahun pertama, serta peneliti dan praktisi. Buku ini tidak mengasumsikan pengetahuan sebelumnya tentang konsep pengenalan pola atau pembelajaran mesin tetapi memerlukan pemahaman tentang kalkulus multivariat dan aljabar linier dasar. Sebuah pengantar mandiri tentang teori probabilitas dasar disertakan, menjadikannya dapat diakses bagi mereka yang memiliki pengetahuan probabilitas terbatas.
Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin berfungsi sebagai sumber daya yang berharga untuk memahami perkembangan terbaru di bidang ini. Buku ini memberikan wawasan tentang integrasi perspektif teknik dan ilmu komputer, menyoroti dua aspek pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Buku teks ini diterbitkan oleh Springer Nature dan tersedia untuk dibeli atau dipinjam melalui platform mereka.
- KategoriAlat AI Lainnya
Detail Buku
Pengantar komprehensif untuk pengenalan pola
Mencakup perkembangan pembelajaran mesin
Fokus pada metode Bayesian
Termasuk kerangka model grafis
Membahas model berbasis kernel
Dirancang untuk mahasiswa tingkat lanjut dan mahasiswa PhD
Memerlukan pengetahuan tentang kalkulus dan aljabar linier
Pengantar mandiri untuk teori probabilitas
Untuk Siapa Buku Ini
- Studi akademis
- Referensi penelitian
- Pengembangan profesional
- Pengembangan algoritma
- Aplikasi metode Bayesian
