この包括的なガイドでは、ロボット工学科学と交わる機械学習の世界を探求します。この本は、機械学習の基本概念を読者に紹介し、現代のロボット工学における機械学習の重要な役割を示します。専門家、学生、愛好家を問わず理想的なこの本は、この分野の進歩、実用的なアプリケーション、将来の可能性について包括的な洞察を提供し、ロボット工学と機械学習に投資するすべての人にとって貴重なリソースとなります。

章の概要:

1: 機械学習 ロボット工学における機械学習の原則の概要。

2: 人工知能 ロボットの機能を強化する 人工知能 の不可欠な役割を検討します。

3: 教師あり学習 結果がロボットの決定を導くモデルを詳しく調べます。

4: ニューラル ネットワーク (機械学習) ロボットのニューラル ネットワーク アーキテクチャを紹介します。

5: パターン認識 ロボットの認識と意思決定におけるパターンの役割について説明します。

6: 教師なし学習 自律ロボット機能に関するデータ駆動型の洞察を探ります。

7: トレーニング、検証、およびテスト データ セット ロボット工学アプリケーション用のデータ準備について説明します。

8: メタ学習 (コンピューター サイエンス) ロボットが学習を最適化する方法について説明します。

9: 階層的時間記憶 ロボット工学の高度な記憶モデルについて説明します。

10: 不正検出のためのデータ分析 ロボット セキュリティにおける機械学習について説明します。

11: 人工ニューラル ネットワークの種類 ロボット工学に適用されるニューラル ネットワークの概要について説明します。

12: ディープ ラーニング 高度なロボット工学のための複雑な多層ネットワークについて説明します。

13: 学習ルール ロボットの知能に適用される学習原理について説明します。

14: 特徴学習 ロボット工学のコンテキストで意味のあるパターンを抽出する方法について説明します。

15: ディープ ビリーフ ネットワーク ロボット学習のディープ ビリーフ構造について説明します。

16: ドメイン適応 新しい環境やタスクに適応するロボットについて説明します。

17: 増分学習 ロボットが以前の学習を基に構築する能力を示します。

18: 説明可能な人工知能 ロボットの意思決定の透明性に焦点を当てます。

19: 自己教師あり学習 ロボット工学における自立学習方法を検討します。

20: シンボリック人工知能 ロボット工学のためのロジックベースの 人工知能 を探ります。

21: ニーツとスクラッフィー ロボット工学における構造化された柔軟なアプローチを分析します。

この本は単なる技術ガイドではなく、ロボット科学を巡る洞察に満ちた旅です。機械学習が業界を変革し続ける中、この作品は実用的なツールと理論的な洞察の両方を提供し、この知識への投資は将来のイノベーターにとって賢明な選択となります。