1: データ マイニング: この章では、データ マイニングの基礎を紹介し、ロボット工学における大規模なデータセットの分析にアルゴリズムとツールを適用する方法に焦点を当てています。

2: 機械学習: データ マイニングと機械学習の交差点を探り、ロボット システムでパターンを認識して予測を行うようにモデルをトレーニングする方法を示します。

3: テキスト マイニング: テキスト マイニングを詳しく調べ、ロボット システムが非構造化テキスト データから有用な情報を抽出する方法を示します。

4: 相関ルール学習: ロボットの意思決定を改善するために重要な、データ内の隠れた関係を明らかにする相関ルールマイニング手法を紹介します。

5: 非構造化データ: ロボット工学の文脈で、画像や音声などの非構造化データを扱う際の課題と方法について説明します。

6: 概念のドリフト: この章では、新しいデータによって変化が生じ、ロボットのパフォーマンスに影響を与えるにつれて、機械学習モデルが時間の経過とともにどのように適応するかについて説明します。

7: Weka (ソフトウェア): データマイニング用の人気のオープンソースソフトウェアである Weka を使用して、ロボットアプリケーションでさまざまなマイニングアルゴリズムを実装する方法について説明します。

8: プロファイリング (情報科学): システムの動作を理解し、将来のアクションを予測して、ロボットの意思決定を強化するために使用されるプロファイリング手法に焦点を当てます。

9: 不正検出のためのデータ分析: 金融やセキュリティなどのさまざまな分野で、ロボットが不正や異常を識別するためにデータマイニングがどのように役立つかを探ります。

10: ELKI: 高度なデータマイニング技術に役立ち、ロボットシステムにも適用される ELKI フレームワークについて詳しく説明します。

11: 教育データマイニング: 教育データマイニングがロボット支援学習環境とパーソナライズされた教育をどのように改善できるかを調査します。

12: 知識抽出: 大規模なデータセットから貴重な洞察を抽出し、ロボットがより良い決定を下せるように導くプロセスを検討します。

13: データサイエンス: ロボット工学の不可欠な部分としてデータサイエンスを紹介し、よりスマートで有能なロボットを構築するための基盤を提供します。

14: 大規模オンライン分析: 大規模なデータセットをリアルタイムで処理し、ロボットが新しい情報に瞬時に適応できるようにする手法について説明します。

15: データマイニングの例: この章では、ロボット工学におけるデータマイニングの実際の例を示し、その実用的な有用性を紹介します。

16: 人工知能: 人工知能がデータマイニング技術と統合され、ロボットに高度な意思決定能力を与える方法を探ります。

17: 教師あり学習: 教師あり学習モデルと、ラベル付きデータを通じてロボットを特定のタスクに訓練するためにそれらがどのように使用されるかに焦点を当てます。

18: ニューラル ネットワーク (機械学習): 高度なロボット工学と自律システムに不可欠なニューラル ネットワークと、それが人間の脳の機能を模倣する方法を紹介します。

19: パターン認識: ロボットが生データからオブジェクト、ジェスチャー、または音声を識別できるようにするパターン認識手法について説明します。

20: 教師なし学習: ロボットが事前定義されたラベルなしでデータから学習し、より高い自律性を可能にする教師なし学習手法について説明します。

21: トレーニング、検証、およびテスト データ セット: 機械学習モデルの評価と改良、およびロボットの精度と信頼性の向上におけるデータ セットの重要な役割について説明します。