論文の概要: Machine Learning: Algorithms, Models, and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01943v1
- Date: Thu, 6 Jan 2022 07:14:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-07 19:12:20.793121
- Title: Machine Learning: Algorithms, Models, and Applications
- Title（参考訳）: 機械学習:アルゴリズム、モデル、応用
- Authors: Jaydip Sen, Sidra Mehtab, Rajdeep Sen, Abhishek Dutta, Pooja Kherwa,
Saheel Ahmed, Pranay Berry, Sahil Khurana, Sonali Singh, David W. W Cadotte,
David W. Anderson, Kalum J. Ost, Racheal S. Akinbo, Oladunni A. Daramola, and
Bongs Lainjo
- Abstract要約: 現在の巻では、いくつかの革新的な研究成果とその実世界での応用について紹介している。
本書の章では、機械学習とディープラーニングアルゴリズムとモデルがどのように設計、最適化、デプロイされているかを説明している。
このボリュームは、上級の大学院生や博士課程の学生、大学教授、データサイエンティスト、データエンジニア、専門家、そして機械学習、ディープラーニング、人工知能の幅広い分野に取り組むコンサルタントにとって有用だ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8503607507358351
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Recent times are witnessing rapid development in machine learning algorithm
systems, especially in reinforcement learning, natural language processing,
computer and robot vision, image processing, speech, and emotional processing
and understanding. In tune with the increasing importance and relevance of
machine learning models, algorithms, and their applications, and with the
emergence of more innovative uses cases of deep learning and artificial
intelligence, the current volume presents a few innovative research works and
their applications in real world, such as stock trading, medical and healthcare
systems, and software automation. The chapters in the book illustrate how
machine learning and deep learning algorithms and models are designed,
optimized, and deployed. The volume will be useful for advanced graduate and
doctoral students, researchers, faculty members of universities, practicing
data scientists and data engineers, professionals, and consultants working on
the broad areas of machine learning, deep learning, and artificial
intelligence.
- Abstract（参考訳）: 近年,機械学習アルゴリズムシステム,特に強化学習,自然言語処理,コンピュータビジョン,ロボットビジョン,画像処理,音声処理,感情処理と理解において,急速な発展が見られる。
機械学習モデル、アルゴリズム、それらの応用の重要性と関連性の増加、そしてディープラーニングと人工知能のより革新的なユースケースの出現に合わせて、現在のボリュームは、ストックトレーディング、医療および医療システム、ソフトウェアオートメーションなど、現実世界におけるいくつかの革新的な研究成果とその応用を示している。
本書の章では、機械学習とディープラーニングアルゴリズムとモデルがどのように設計、最適化、デプロイされているかを説明している。
このボリュームは、上級の大学院生、博士課程の学生、研究者、大学の教員、データサイエンティスト、データエンジニア、専門家、および機械学習、ディープラーニング、人工知能の幅広い分野に取り組むコンサルタントに有用である。
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