Автор книги "Распознавание образов и машинное восприятие" - А.С. Потапов - является специалистом по математическому моделированию сложных систем и машинному обучению, одним из самых авторитетных и признанных авторов в области машинного обучения, искусственного интеллекта и распознавания образов.
В своей книге автор подробно описывает принцип минимальной длины сообщения, который становится все более полезным при анализе больших данных и принятии решений. Он анализирует несколько задач, включая распознавание образов, машинное понимание и логический вывод, и показывает, как применить принцип минимальной информации для решения этих сложных проблем.
Автор также подчеркивает важность разработки единого и унифицированного подхода ко всем указанным задачам, поскольку этот подход может улучшить производительность алгоритмов обработки естественного языка при их применении в различных областях знаний.
Книга Распознавание образов и машинное восприятие является важным ресурсом для всех, кто интересуется искусственным интеллектом, а также для тех, кто занимается анализом данных. В книге изучается принцип минимальной длины описания и его применение в различных задачах, в том числе в распознавании образов, машинном восприятии и логическом выводе. Авторы обращают внимание на то, что использование этого принципа уже позволило получить более эффективные решения в области искусственного интеллекта. Кроме того, на конкретных примерах демонстрируется возможность разработки унифицированного подхода к решению таких задач. Книга рассчитана на широкую аудиторию читателей, включая студентов, молодых ученых и специалистов в области компьютерных наук и искусственного интеллекта. Она представляет собой ценный инструмент для тех, кто стремится оставаться в курсе последних тенденций в этой области и использовать их на практике.
Электронная Книга «Распознавание образов и машинное восприятие» написана автором А. С. Потапов в 2011 году.
Минимальный возраст читателя: 12
Язык: Русский
ISBN: 5-7325-0881-3
Описание книги от А. С. Потапов
В книге подробно рассмотрен принцип минимальной длины описания, являющийся следствием теоретико-информационного подхода к построению моделей и выбору гипотез. Этот принцип становится все более популярным при решении сложных задач автоматического анализа данных, традиционно относившихся к области искусственного интеллекта. Рассмотрены задачи распознавания образов, машинного восприятия и грамматического и логического выводов, для которых использование принципа минимальной длины описания уже позволило получить более эффективные решения. На конкретных примерах показана возможность разработки унифицированного подхода к решению указанных задач. Книга предназначена для широкого круга читателей: студентов, молодых ученых и специалистов, интересующихся компьютерными науками и, в частности, искусственным интеллектом.
