Prediction and Analysis for Knowledge Representation and Machine Learning

تعداد رویکردی برای آمار و یادگیری ماشین تعریف شده است. این رویکردها برای شناسایی فرآیند سیستم و مدل‌های ایجاد شده از داده‌های درک شده سیستم استفاده می‌شوند و به دانشمندان در تولید یا اصلاح مدل‌های فعلی کمک می‌کنند. یادگیری ماشینی به طور گسترده در علم، به ویژه در بیوانفورماتیک، اقتصاد، علوم اجتماعی، بوم شناسی و علوم آب و هوا مورد مطالعه قرار می گیرد، اما یادگیری از داده ها به صورت جداگانه برای سناریوهای پیچیده نیاز به تحقیق بیشتری دارد. رویکردهای بازنمایی دانش پیشرفته که می‌توانند ویژگی‌های ساختاری و فرآیندی را دریافت کنند، برای ارائه دانش معنادار به الگوریتم‌های یادگیری ماشین ضروری هستند. تأثیر قابل توجهی در درک مسائل علمی دشوار دارد.

پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل برای بازنمایی دانش‌آمیز و یادگیری ماشین نشان می‌دهد. بازنمایی دانش و روش‌ها و معماری‌های یادگیری ماشینی که در پرونده‌های تحقیقاتی فعال خواهند بود. رویکردها با مثال‌های واقعی از طیف وسیعی از موضوعات تحقیقاتی بررسی می‌شوند. درک تعدادی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی که در بازنمایی دانش در یادگیری ماشین پیاده‌سازی می‌شوند، از طریق وب‌سایت کتاب در دسترس هستند.

ویژگی‌ها:

• کفایت بازنمایی بازنمایی دانش مورد نیاز را بررسی می‌کند.
• مناسب استنتاجی برای بازنمایی دانش را به منظور تولید دانش جدید مشتق شده دستکاری می‌کند. از اطلاعات اصلی.
• بهبود کارایی استنتاج و اکتساب با استفاده از روش های خودکار برای کسب دانش جدید.
• پوشش چالش‌ها، نگرانی‌ها و پیشرفت‌های عمده در بازنمایی دانش و یادگیری ماشین با استفاده از به‌روزترین فناوری.
• ایده‌های بازنمایی دانش و فناوری‌های مرتبط و همچنین کاربردهای آن‌ها را برای کمک به نوع بشر برای بهتر و باهوش‌تر شدن توضیح می‌دهد.

این کتاب به عنوان یک کتاب مرجع برای محققان و دست اندرکارانی است که همگی در زمینه فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر در بازنمایی دانش در یادگیری ماشین برای مفاهیم پایه و پیشرفته نیز کار می کنند. امروزه توسعه برنامه‌های کاربردی سازگار، قوی، مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد و همچنین طراحی راه‌حل‌هایی برای مشکلات روزمره بسیار ضروری است. کتاب ویرایش شده برای افراد صنعت مفید خواهد بود و همچنین به مبتدیان و همچنین کاربران سطح بالا برای یادگیری جدیدترین چیزها که شامل مفاهیم اولیه و پیشرفته است کمک خواهد کرد.

Number of approaches are being defined for statistics and machine learning. These approaches are used for the identification of the process of the system and the models created from the system's perceived data, assisting scientists in the generation or refinement of current models. Machine learning is being studied extensively in science, particularly in bioinformatics, economics, social sciences, ecology, and climate science, but learning from data individually needs to be researched more for complex scenarios. Advanced knowledge representation approaches that can capture structural and process properties are necessary to provide meaningful knowledge to machine learning algorithms. It has a significant impact on comprehending difficult scientific problems.

Prediction and Analysis for Knowledgeable Representation and Machine Learning demonstrates various knowledge representation and machine learning methodologies and architectures that will be active in research filed. The approaches are reviewed by real life examples from a wide range of research topics. An understanding of number of techniques and algorithms that are implemented in knowledge representation in machine learning are available through the book website.

Features:

• Examines the representational adequacy of needed knowledge representation.
• Manipulates inferential appropriateness for knowledge representation in order to produce new knowledge derived from the original information.
• Improving inferential and acquisition efficiency by applying automatic methods to acquire new knowledge.
• Covering the major challenges, concerns, and breakthroughs in knowledge representation and machine learning using the most up-to-date technology.
• Describes the ideas of knowledge representation and related technologies, as well as their applications, in order to help human kind, become better and smarter.

This book serves as a reference book for researchers and practitioners who all are working in field of information technology and computer science in knowledge representation in machine learning for basic and advance concepts as well. Now a day it has become very essential to develop adaptive, robust, scalable and reliable applications and also design solutions for day-to-day problems. The edited book will be helpful for the industry people and will also help beginners as well as high level users for learning latest things which includes basic and advance concepts.