دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Machine Learning Paradigms Artificial Immune Systems and their Applications in Software Personalization
دانلود کتاب پارادایم های یادگیری ماشینی سیستم های ایمنی مصنوعی و کاربردهای آن در شخصی سازی نرم افزار
مشخصات کتاب
Machine Learning Paradigms Artificial Immune Systems and their Applications in Software Personalization
ویرایش:
نویسندگان: Dionysios Sotiropoulos. George A. Tsihrintzis
سری:
ناشر: Springer
سال نشر: 2016
تعداد صفحات: 336
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 13 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 53,000
در صورت تبدیل فایل کتاب Machine Learning Paradigms Artificial Immune Systems and their Applications in Software Personalization به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب پارادایم های یادگیری ماشینی سیستم های ایمنی مصنوعی و کاربردهای آن در شخصی سازی نرم افزار نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب پارادایم های یادگیری ماشینی سیستم های ایمنی مصنوعی و کاربردهای آن در شخصی سازی نرم افزار
موضوع این تک نگاری در داخل پارادایم محاسباتی به اصطلاح با انگیزه بیولوژیکی قرار می گیرد که در آن زیست شناسی منبع مدل ها و الهام بخش توسعه هوش محاسباتی و سیستم های یادگیری ماشینی است. به طور خاص، سیستم های ایمنی مصنوعی به عنوان یک استعاره معتبر برای ایجاد بازنمایی های انتزاعی و سطح بالا از اجزا یا عملکردهای بیولوژیکی ارائه می شود که پایه های یک الگوی یادگیری ماشینی جایگزین را می گذارد. بنابراین، تمرکز بر پرداختن به مشکلات اولیه تشخیص الگو با توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین مبتنی بر سیستم ایمنی مصنوعی برای مشکلات خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و طبقه‌بندی تک کلاسی است. طبقه بندی الگوها، به ویژه، در چارچوب مسئله عدم تعادل طبقه مورد مطالعه قرار می گیرد. منبع اصلی الهام از این واقعیت ناشی می‌شود که سیستم ایمنی تطبیقی یکی از پیچیده‌ترین سیستم‌های بیولوژیکی را تشکیل می‌دهد که به طور استثنایی به منظور رسیدگی مداوم به یک مشکل طبقه‌بندی الگوی بسیار نامتعادل، یعنی فرآیند تبعیض خود / غیر خود، تکامل یافته است. نتایج تجربی ارائه شده در این مونوگراف شامل طیف وسیعی از مسائل طبقه‌بندی دوتایی منحط است که در آن طبقه‌بندی اقلیت مورد علاقه باید در برابر حجم وسیعی از طبقه اکثریت الگوهای منفی شناسایی شود. در این زمینه، سیستم‌های ایمنی مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار شخصی‌سازی‌شده به‌عنوان مکانیزم اصلی در پشت اجرای سیستم‌های توصیه‌کننده استفاده می‌شوند. این کتاب برای محققان، پزشکان و دانشجویان فارغ التحصیل که با تشخیص الگو و یادگیری ماشین و کاربردهای آنها در نرم‌افزار شخصی‌سازی شده و سیستم‌های توصیه‌کننده سروکار دارند، مفید خواهد بود. هم برای متخصص/پژوهشگر در این زمینه ها و هم برای خوانندگان عمومی در زمینه هوش محاسباتی و به طور کلی تر علوم کامپیوتر که مایل به کسب اطلاعات بیشتر در مورد حوزه سیستم های محاسباتی هوشمند و کاربردهای آن هستند در نظر گرفته شده است. فهرست گسترده ای از منابع کتابشناختی در پایان هر فصل خواننده را راهنمایی می کند تا در حوزه کاربردی مورد علاقه خود تحقیق کند.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
The topic of this monograph falls within the, so-called, biologically motivated computing paradigm, in which biology provides the source of models and inspiration towards the development of computational intelligence and machine learning systems. Specifically, artificial immune systems are presented as a valid metaphor towards the creation of abstract and high level representations of biological components or functions that lay the foundations for an alternative machine learning paradigm. Therefore, focus is given on addressing the primary problems of Pattern Recognition by developing Artificial Immune System-based machine learning algorithms for the problems of Clustering, Classification and One-Class Classification. Pattern Classification, in particular, is studied within the context of the Class Imbalance Problem. The main source of inspiration stems from the fact that the Adaptive Immune System constitutes one of the most sophisticated biological systems that is exceptionally evolved in order to continuously address an extremely unbalanced pattern classification problem, namely, the self / non-self discrimination process. The experimental results presented in this monograph involve a wide range of degenerate binary classification problems where the minority class of interest is to be recognized against the vast volume of the majority class of negative patterns. In this context, Artificial Immune Systems are utilized for the development of personalized software as the core mechanism behind the implementation of Recommender Systems. The book will be useful to researchers, practitioners and graduate students dealing with Pattern Recognition and Machine Learning and their applications in Personalized Software and Recommender Systems. It is intended for both the expert/researcher in these fields, as well as for the general reader in the field of Computational Intelligence and, more generally, Computer Science who wishes to learn more about the field of Intelligent Computing Systems and its applications. An extensive list of bibliographic references at the end of each chapter guides the reader to probe further into application area of interest to him/her.
