The book "Machine Learning and Metaheuristic Computation" explores the intersection of machine learning and metaheuristics, providing readers with a comprehensive understanding of these two rapidly evolving fields and their applications in solving complex problems. The book covers topics such as neural networks, deep learning, genetic algorithms, simulated annealing, and ant colony optimization, among others, and demonstrates how these techniques can be used to solve real-world problems in areas like computer vision, natural language processing, and robotics. The author begins by introducing the fundamental concepts of machine learning and metaheuristics, explaining how they have been used in various industries and domains to improve decision-making processes and optimize outcomes. They then delve into more advanced topics, such as the use of machine learning in image recognition, natural language processing, and predictive modeling, highlighting the challenges and opportunities that come with these technologies. Throughout the book, the author emphasizes the importance of understanding the process of technology evolution and its impact on society, arguing that this knowledge is essential for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge.

Книга «Машинное обучение и метаэвристические вычисления» исследует пересечение машинного обучения и метаэвристики, предоставляя читателям всестороннее понимание этих двух быстро развивающихся областей и их приложений при решении сложных задач. Книга охватывает такие темы, как нейронные сети, глубокое обучение, генетические алгоритмы, имитация отжига и оптимизация муравьиной колонии, среди прочих, и демонстрирует, как эти методы могут быть использованы для решения реальных проблем в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и робототехника. Автор начинает с введения фундаментальных концепций машинного обучения и метаэвристики, объясняя, как они использовались в различных отраслях и областях для улучшения процессов принятия решений и оптимизации результатов. Затем они углубляются в более продвинутые темы, такие как использование машинного обучения в распознавании изображений, обработке естественного языка и прогнозном моделировании, подчеркивая проблемы и возможности, которые приходят с этими технологиями. На протяжении всей книги автор подчёркивает важность понимания процесса эволюции технологий и его влияния на общество, утверждая, что это знание необходимо для выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний.

''