Makine Öğrenmesi
ebook ∣ Robotik İçin Yenilikçi Algoritmalar ve Akıllı Sistemler · Robotik Bilimi [Turkish]
By Fouad Sabry
Sign up to save your library
With an OverDrive account, you can save your favorite libraries for at-a-glance information about availability. Find out more about OverDrive accounts.
Find this title in Libby, the library reading app by OverDrive.

Search for a digital library with this title
Title found at these libraries:
Library Name | Distance |
---|---|
Loading... |
Bu kapsamlı rehberde, makine öğreniminin robotik bilimiyle kesiştiği dünyayı keşfedin. Bu kitap, okuyuculara makine öğreniminin temel kavramlarını tanıtarak, modern robotikteki kritik rolünü gösterir. Profesyoneller, öğrenciler ve meraklılar için ideal olan bu kitap, alanın ilerlemeleri, pratik uygulamaları ve gelecekteki potansiyelleri hakkında kapsamlı bir içgörü sunarak, robotik ve makine öğrenimine yatırım yapan herkes için değerli bir kaynak haline getirir.
Bölümler Kısa Genel Bakış:
1: Makine Öğrenimi Robotikteki makine öğrenimi ilkelerine genel bakış.
2: Yapay Zeka Yapay zekanın robotik yetenekleri geliştirmedeki ayrılmaz rolünü inceler.
3: Gözetimli Öğrenme Sonuçların robotik kararları yönlendirdiği modelleri araştırır.
4: Sinir Ağı (Makine Öğrenimi) Robotlar için sinir ağı mimarilerini tanıtır.
5: Desen Tanıma Desenlerin robot algısı ve karar alma sürecindeki rolünü ele alır.
6: Gözetimsiz Öğrenme Otonom robotik işlevler için veri odaklı içgörüleri araştırır.
7: Eğitim, Doğrulama ve Test Veri Setleri Robotik uygulamaları için veri hazırlamayı inceler.
8: MetaÖğrenme (Bilgisayar Bilimi) Robotların kendi öğrenmelerini optimize etmeyi öğrenmelerini tartışır.
9: Hiyerarşik Zamansal Bellek Robotik için gelişmiş bellek modellerini inceler.
10: Sahtekarlık Tespiti için Veri Analizi Robotik güvenlikte makine öğrenimini gösterir.
11: Yapay Sinir Ağları Türleri Robotikte uygulanan sinir ağlarına genel bakış.
12: Derin Öğrenme Gelişmiş robotik için karmaşık, çok katmanlı ağları inceler.
13: Öğrenme Kuralı Robotik zekaya uygulanan öğrenme ilkelerini inceler.
14: Özellik Öğrenme Robotik bağlamlarda anlamlı kalıplar çıkarmayı açıklar.
15: Derin İnanç Ağı Robotik öğrenme için derin inanç yapılarını tartışır.
16: Alan Uyarlaması Robotların yeni ortamlara ve görevlere uyum sağlamasını kapsar.
17: Artımlı Öğrenme Robotların önceki öğrenmeleri üzerine inşa etme yeteneğini gösterir.
18: Açıklanabilir Yapay Zeka Robot kararlarında şeffaflığa odaklanır.
19: Kendi Kendine Gözetimli Öğrenme Robotikte kendi kendine yeten öğrenme yöntemlerini inceler.
20: Sembolik Yapay Zeka Robotik için mantık tabanlı yapay zekayı araştırır.
21: Neats and Scruffies Robotikteki yapılandırılmış ve esnek yaklaşımları analiz eder.
Bu kitap sadece teknik bir rehber değil, aynı zamanda robotik bilimi boyunca içgörü dolu bir yolculuktur. Makine öğrenimi sektörü dönüştürmeye devam ederken, bu çalışma hem pratik araçlar hem de teorik içgörüler sunarak bu bilgiye yatırım yapmayı gelecekteki yenilikçiler için akıllıca bir seçim haline getirir.