Книга "Автономные системы обучения. От потоков данных к знаниям в реальном времени" - результат более десятилетних исследований в области машинного обучения, идентификации систем, майнинга данных, нечеткой логики, нейронных сетей, нейро-нечетких систем, теории управления и распознавания образов. Эти системы развиваются под влиянием потребностей в различных отраслях, таких как оборона и безопасность, авиационная и производственная промышленность, биомедицина и интеллектуальный транспорт, а также в результате инноваций в вышеупомянутых областях исследований, связанных с их онлайн- и реально-временным применением, их адаптивностью и гибкостью.
Книга представляет введение в ключевые технологии, подробные технические объяснения методологии и практическую значимость подхода с широким спектром применения. Она рассматривает вызовы автономных систем обучения систематически, что является основой быстроразвивающейся области исследований, которая будет лежать в основе ряда технологических приложений, важных как для промышленности, так и для общества.
В книге представлены:
- систематическое изложение материала от основ до иллюстрации предлагаемого подхода на многочисленных приложениях;
- широкий спектр приложений в областях, включая беспилотные транспортные средства/робототехнику, нефтеперерабатывающую промышленность, химическую промышленность, изменяющееся поведение пользователя и распознавание деятельности;
- обзор традиционных областей, включая кластеризацию, классификацию, управление, обнаружение неисправностей и аномалий, фильтрацию и оценку через призму эволюционирующих и автономно обучающихся механизмов;
- веб-сайт, на котором можно найти дополнительный материал, включая инструментарий программного обеспечения и лекции.
Книга "Автономные системы обучения" является "единым окном" в эту тему для ученых, студентов, исследователей и практикующих инженеров. Она также является ценным источником информации для правительственных агентств и разработчиков программного обеспечения.
This is a book about Autonomous Learning Systems, written by Plamen Angelov. It has been researched and published after more than a decade. This new area includes various disciplines such as machine learning, data mining and control theory. These systems have been evolving, with problems coming from industry such as defense, aerospace or chemical industry.
Автономии средством обучения системы. От данные потокы на знание в реальетме. This book is the result over a decade's work on this innovative area undertaken by a team of leaders in applied mathematics, computer science, systems engineering, signal processing and statistical learning. Their combined expertise is being used to develop practical solutions for solving some of society's most pressing challenges in areas as diverse as surveillance, healthcare systems and scientific discovery.
Электронная Книга «Autonomous Learning Systems. From Data Streams to Knowledge in Real-time» написана автором Plamen Angelov в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118481905
Описание книги от Plamen Angelov
Autonomous Learning Systems is the result of over a decade of focused research and studies in this emerging area which spans a number of well-known and well-established disciplines that include machine learning, system identification, data mining, fuzzy logic, neural networks, neuro-fuzzy systems, control theory and pattern recognition. The evolution of these systems has been both industry-driven with an increasing demand from sectors such as defence and security, aerospace and advanced process industries, bio-medicine and intelligent transportation, as well as research-driven – there is a strong trend of innovation of all of the above well-established research disciplines that is linked to their on-line and real-time application; their adaptability and flexibility. Providing an introduction to the key technologies, detailed technical explanations of the methodology, and an illustration of the practical relevance of the approach with a wide range of applications, this book addresses the challenges of autonomous learning systems with a systematic approach that lays the foundations for a fast growing area of research that will underpin a range of technological applications vital to both industry and society. Key features: Presents the subject systematically from explaining the fundamentals to illustrating the proposed approach with numerous applications. Covers a wide range of applications in fields including unmanned vehicles/robotics, oil refineries, chemical industry, evolving user behaviour and activity recognition. Reviews traditional fields including clustering, classification, control, fault detection and anomaly detection, filtering and estimation through the prism of evolving and autonomously learning mechanisms. Accompanied by a website hosting additional material, including the software toolbox and lecture notes. Autonomous Learning Systems provides a ‘one-stop shop’ on the subject for academics, students, researchers and practicing engineers. It is also a valuable reference for Government agencies and software developers.
