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题目: Machine Learning Advanced Techniques and Emerging Applications

简介:

跨不同的工业部门、业务单位和科研社区生成、存储和通信的数据量正在迅速扩大。移动通信和分布式/并行计算技术的最新发展使跨不同部分的生成数据的实时收集和处理成为可能。一方面,移动通信行业所支持的物联网(IoT)连接了能够收集异构数据的各种类型的传感器。另一方面,计算能力的最新进展,例如图形处理单元(gpu)中的并行处理和云计算集群上的分布式处理,使处理大量数据成为可能。有必要从大量数据(所谓的大数据)中发现重要的模式并推断出趋势,以增强数据驱动的决策过程。机器学习中已经开发了工具和技术,以结构化和自动化的方式从可用数据中得出有洞察力的结论。机器学习算法基于多个领域开发的概念和工具,包括统计、人工智能、信息论、认知科学和控制理论。机器学习的最新进展在不同的科学领域有广泛的应用。这本书涵盖了机器学习技术在智能城市、自动化工业和新兴企业的广泛应用领域的最新进展。

章节:

  • 第一章:机器学习的硬件加速器设计
  • 第二章:利用可负担的数据收集建立预测空气污染的回归模型
  • 第三章:基于多个内核的多媒体融合用于从Tweets中自动检测事件
  • 第四章:使用情绪分析和机器学习算法来确定市民的看法
  • 第五章:从高级机器学习到深度学习的曲折之路
  • 第六章:认知无线电网络中频谱管理的机器学习方法
  • 第七章:Osamah Ali Abdullah和Ikhlas Abdel-Qader提出的用于无线室内定位的机器学习算法
  • 第八章:利用深度卷积神经网络对感染疟疾的细胞进行分类
  • 第九章:Ibtehal Talal Nafea的《教育技术中的机器学习》
  • 第十章:改进产品推荐的基于情感的语义规则学习
  • 第十一章:一种应用于最大可满足性问题的多级进化算法

作者简介:

Hamed Farhadi是瑞典斯德哥尔摩爱立信研究所的研究员。2014年在瑞典斯德哥尔摩KTH皇家理工学院获得博士学位。2016年,他是美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学的博士后研究员,2015年,他是瑞典哥德堡查尔默斯理工大学的博士后研究员。他的研究兴趣主要集中在统计信号处理和机器学习等广泛的应用领域,包括无线医疗系统、微型机器人手术、临床数据分析和无线信息网络。他曾获得多项学术奖项,包括ICASSP 2014最佳学生论文奖。Farhadi博士是2015年IEEE医学信息与通信技术国际研讨会(ISMICT)的联合主席。

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