論文の概要: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Handy Appetizer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17120v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 17:31:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 02:44:18.288220
- Title: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Handy Appetizer
- Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習、ビッグデータ分析と管理の強化 - 便利なアプリ
- Authors: Benji Peng, Xuanhe Pan, Yizhu Wen, Ziqian Bi, Keyu Chen, Ming Li, Ming Liu, Qian Niu, Junyu Liu, Jinlang Wang, Sen Zhang, Jiawei Xu, Pohsun Feng,
- Abstract要約: 本では、ビッグデータ分析と管理の進歩を促進する上で、人工知能(AI)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)の役割について論じている。
ニューラルネットワークと、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような技術がどのように機能するかを理解するのに役立つ、直感的な視覚化と実践的なケーススタディを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.957968437298124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This book explores the role of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL) in driving the progress of big data analytics and management. The book focuses on simplifying the complex mathematical concepts behind deep learning, offering intuitive visualizations and practical case studies to help readers understand how neural networks and technologies like Convolutional Neural Networks (CNNs) work. It introduces several classic models and technologies such as Transformers, GPT, ResNet, BERT, and YOLO, highlighting their applications in fields like natural language processing, image recognition, and autonomous driving. The book also emphasizes the importance of pre-trained models and how they can enhance model performance and accuracy, with instructions on how to apply these models in various real-world scenarios. Additionally, it provides an overview of key big data management technologies like SQL and NoSQL databases, as well as distributed computing frameworks such as Apache Hadoop and Spark, explaining their importance in managing and processing vast amounts of data. Ultimately, the book underscores the value of mastering deep learning and big data management skills as critical tools for the future workforce, making it an essential resource for both beginners and experienced professionals.
- Abstract（参考訳）: この本は、ビッグデータ分析と管理の進歩を促進する上で、人工知能(AI)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)の役割を探求する。
この本は、ディープラーニングの背後にある複雑な数学的概念を単純化することに焦点を当てており、読者がニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような技術がどのように機能するかを理解するために、直感的な視覚化と実践的なケーススタディを提供している。
Transformers、GPT、ResNet、BERT、YOLOといった古典的なモデルや技術を導入し、自然言語処理、画像認識、自動運転といった分野における彼らの応用を強調している。
この本は、事前訓練されたモデルの重要性と、モデルの性能と正確性を高める方法を強調し、これらのモデルを様々な現実のシナリオに適用する方法を指示している。
さらに、SQLやNoSQLデータベースといった主要なビッグデータ管理技術や、Apache HadoopやSparkといった分散コンピューティングフレームワークの概要も提供する。
最終的に本書は、ディープラーニングとビッグデータ管理スキルを将来の労働者にとって重要なツールとして習得することの価値を強調しており、初心者と経験豊富なプロフェッショナルの両方にとって不可欠なリソースとなっている。
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