The book provides a comprehensive introduction to the mathematical foundations of machine learning and signal processing, including linear algebra, probability theory, optimization, and statistical inference. It also covers advanced topics such as deep learning, transfer learning, and neural networks. The author emphasizes the importance of understanding the underlying principles of these techniques rather than just using them. The book is written at a level accessible to students who have a basic understanding of programming and data analysis, but it is also suitable for experienced practitioners who want to understand the theoretical foundations of these technologies. Machine Learning for Signal Processing Data Science Algorithms and Computational Statistics is a comprehensive guide to the field of machine learning and its applications in signal processing and data science. The book begins by introducing the basics of linear algebra, probability theory, and optimization, providing a solid foundation for understanding the more advanced concepts that follow. It then delves into the specifics of machine learning and signal processing, covering topics such as supervised and unsupervised learning, neural networks, and deep learning. The author emphasizes the importance of understanding the underlying principles of these techniques rather than just using them, ensuring that readers are equipped with the knowledge they need to apply these methods effectively in their own work. The book is divided into four parts: Part I provides an overview of the field of machine learning and its relationship to other areas of study, including statistics, computer vision, and natural language processing. Part II covers the fundamental mathematics of machine learning, including linear algebra, probability theory, and optimization. Part III explores the practical applications of machine learning in signal processing and data science, including image and speech recognition, natural language processing, and recommendation systems. Finally, Part IV looks at the future of machine learning and its potential impact on society.

Книга содержит исчерпывающее введение в математические основы машинного обучения и обработки сигналов, включая линейную алгебру, теорию вероятностей, оптимизацию и статистический вывод. Он также охватывает такие продвинутые темы, как глубокое обучение, обучение с переносом и нейронные сети. Автор подчеркивает важность понимания основополагающих принципов этих техник, а не просто их использования. Книга написана на уровне, доступном для студентов, которые имеют базовые знания в области программирования и анализа данных, но она также подходит для опытных практиков, которые хотят понять теоретические основы этих технологий. Machine arning for gnal Processing Data Science Algorithms and Computational Statistics - комплексное руководство в области машинного обучения и его приложений в обработке сигналов и науке о данных. Книга начинается с введения основ линейной алгебры, теории вероятностей и оптимизации, предоставляя прочную основу для понимания более продвинутых концепций, которые следуют. Затем он углубляется в особенности машинного обучения и обработки сигналов, охватывая такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и глубокое обучение. Автор подчеркивает важность понимания основополагающих принципов этих методов, а не просто их использования, гарантируя, что читатели оснащены знаниями, необходимыми для эффективного применения этих методов в своей собственной работе. Книга разделена на четыре части: в части I представлен обзор области машинного обучения и её связи с другими областями изучения, включая статистику, компьютерное зрение и обработку естественного языка. Часть II охватывает фундаментальную математику машинного обучения, включая линейную алгебру, теорию вероятностей и оптимизацию. В части III рассматриваются практические применения машинного обучения в обработке сигналов и науке о данных, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и системы рекомендаций. Наконец, в части IV рассматривается будущее машинного обучения и его потенциальное влияние на общество.

livre contient une introduction exhaustive aux bases mathématiques de l'apprentissage automatique et du traitement du signal, y compris l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités, l'optimisation et la conclusion statistique. Il couvre également des sujets avancés tels que l'apprentissage profond, l'apprentissage par transfert et les réseaux neuronaux. L'auteur souligne qu'il importe de comprendre les principes fondamentaux de ces techniques et non pas seulement de les utiliser. livre est écrit à un niveau accessible aux étudiants qui ont des connaissances de base en programmation et en analyse de données, mais il est également adapté aux praticiens expérimentés qui veulent comprendre les bases théoriques de ces technologies. Machine arning for gnal Processing Data Science Algorithms and Computational Statistics est un guide complet dans le domaine de l'apprentissage automatique et de ses applications dans le traitement des signaux et la science des données. livre commence par l'introduction des bases de l'algèbre linéaire, de la théorie des probabilités et de l'optimisation, fournissant une base solide pour comprendre les concepts plus avancés qui suivent. Il se concentre ensuite sur l'apprentissage automatique et le traitement du signal, couvrant des sujets tels que l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. L'auteur souligne qu'il importe de comprendre les principes fondamentaux de ces méthodes et non pas simplement de les utiliser, en veillant à ce que les lecteurs disposent des connaissances nécessaires pour appliquer efficacement ces méthodes dans leur propre travail. livre est divisé en quatre parties : la partie I donne un aperçu du domaine de l'apprentissage automatique et de ses liens avec d'autres domaines d'étude, y compris les statistiques, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. La deuxième partie couvre les mathématiques fondamentales de l'apprentissage automatique, y compris l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et l'optimisation. La partie III traite des applications pratiques de l'apprentissage automatique dans le traitement du signal et la science des données, y compris la reconnaissance de l'image et de la parole, le traitement du langage naturel et le système de recommandations. Enfin, la partie IV traite de l'avenir de l'apprentissage automatique et de son impact potentiel sur la société.

libro contiene una introducción exhaustiva a los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático y el procesamiento de señales, incluyendo álgebra lineal, teoría de probabilidad, optimización y conclusión estadística. También abarca temas avanzados como el aprendizaje profundo, el aprendizaje con transferencia y las redes neuronales. autor subraya la importancia de entender los principios fundamentales de estas técnicas y no simplemente su uso. libro está escrito a un nivel accesible para estudiantes que tienen conocimientos básicos en programación y análisis de datos, pero también es adecuado para practicantes experimentados que quieren entender los fundamentos teóricos de estas tecnologías. Aprendizaje de la máquina para el proceso de señalización de datos científicos Algorithms y estadísticas computacionales es una guía integral en el campo del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el procesamiento de señales y ciencia de datos. libro comienza con la introducción de los fundamentos del álgebra lineal, la teoría de la probabilidad y la optimización, proporcionando una base sólida para entender los conceptos más avanzados que siguen. A continuación, se profundiza en las características del aprendizaje automático y el procesamiento de señales, abarcando temas como el aprendizaje controlado e incontrolado, las redes neuronales y el aprendizaje profundo. autor subraya la importancia de comprender los principios fundamentales de estas técnicas y no simplemente su uso, asegurando que los lectores estén equipados con el conocimiento necesario para aplicar eficazmente estas técnicas en su propio trabajo. libro se divide en cuatro partes: la parte I presenta una visión general del campo del aprendizaje automático y su relación con otras áreas de estudio, incluyendo la estadística, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. La Parte II abarca las matemáticas fundamentales del aprendizaje automático, incluyendo álgebra lineal, teoría de probabilidad y optimización. En la parte III se examinan las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático en el procesamiento de señales y la ciencia de los datos, incluido el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendaciones. Por último, en la parte IV se examina el futuro del aprendizaje automático y su posible impacto en la sociedad.

O livro contém uma introdução exaustiva às bases matemáticas do aprendizado de máquinas e processamento de sinais, incluindo álgebra linear, teoria da probabilidade, otimização e conclusão estatística. Ele também abrange temas avançados como o aprendizado profundo, o treinamento com transferência e redes neurais. O autor ressalta a importância de compreender os princípios fundamentais dessas técnicas, e não apenas de utilizá-las. O livro foi escrito no nível disponível para estudantes que têm conhecimentos básicos de programação e análise de dados, mas também é adequado para praticantes experientes que querem entender os fundamentos teóricos dessas tecnologias. O Machine arning for nal Processing Data Science Algorithms and Computational Statics é um guia completo para o aprendizado de máquinas e suas aplicações no processamento de sinais e ciências de dados. O livro começa com a introdução dos fundamentos da álgebra linear, teoria das probabilidades e otimização, fornecendo uma base sólida para compreender os conceitos mais avançados que seguem. Depois, aprofundou-se especialmente no aprendizado de máquinas e no processamento de sinais, abrangendo temas como treinamento controlado e descontrolado, redes neurais e treinamento profundo. O autor ressalta a importância de compreender os princípios fundamentais destes métodos, em vez de apenas usá-los, garantindo que os leitores estejam equipados com os conhecimentos necessários para a aplicação efetiva destes métodos no seu próprio trabalho. O livro é dividido em quatro partes: a parte I apresenta uma visão geral da área de aprendizagem de máquinas e sua relação com outras áreas de estudo, incluindo estatísticas, visão de computador e processamento de linguagem natural. A parte II abrange matemática básica de aprendizado de máquina, incluindo álgebra linear, teoria de probabilidade e otimização. A parte III aborda as aplicações práticas da aprendizagem automática no processamento de sinais e na ciência de dados, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação. Finalmente, a parte IV aborda o futuro do aprendizado de máquinas e seu potencial impacto na sociedade.

Il libro contiene un'introduzione completa alle basi matematiche dell'apprendimento automatico e del trattamento dei segnali, tra cui algebra lineare, teoria delle probabilità, ottimizzazione e conclusione statistica. occupa anche di temi avanzati come l'apprendimento approfondito, l'apprendimento con trasferimento e le reti neurali. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere i principi fondamentali di queste tecniche, non solo il loro uso. Il libro è scritto su un livello accessibile agli studenti che hanno conoscenze di base nel campo della programmazione e dell'analisi dei dati, ma è anche adatto per gli esperti che vogliono capire le basi teoriche di queste tecnologie. Machine arning per le procedure di elaborazione dei dati di data science Algorithms and Computational Statistics è una guida completa per l'apprendimento automatico e le sue applicazioni nell'elaborazione dei segnali e nella scienza dei dati. Il libro inizia introducendo le basi di algebra lineare, teoria delle probabilità e ottimizzazione, fornendo una base solida per comprendere i concetti più avanzati che seguono. approfondisce poi in particolare l'apprendimento automatico e l'elaborazione dei segnali, trattando temi quali l'apprendimento controllato e incontrollato, le reti neurali e l'apprendimento approfondito. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere i principi fondamentali di questi metodi e non solo il loro uso, garantendo che i lettori siano dotati delle conoscenze necessarie per applicare efficacemente questi metodi nel proprio lavoro. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I presenta una panoramica del campo dell'apprendimento automatico e del suo legame con altre aree di studio, tra cui statistiche, visione informatica e elaborazione del linguaggio naturale. La parte II riguarda la matematica fondamentale dell'apprendimento automatico, inclusa l'algebra lineare, la teoria delle probabilità e l'ottimizzazione. La parte III affronta le applicazioni pratiche dell'apprendimento automatico nell'elaborazione dei segnali e nella scienza dei dati, tra cui il riconoscimento delle immagini e del linguaggio, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione. Infine, la parte IV affronta il futuro dell'apprendimento automatico e il suo potenziale impatto sulla società.

Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen rnens und der gnalverarbeitung, einschließlich linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung und statistischer Inferenz. Es umfasst auch fortgeschrittene Themen wie Deep arning, Transfer arning und neuronale Netze. Der Autor betont, wie wichtig es ist, die Grundprinzipien dieser Techniken zu verstehen und nicht nur ihre Verwendung. Das Buch ist auf einem Niveau geschrieben, das für Studenten mit Grundkenntnissen in Programmierung und Datenanalyse zugänglich ist, aber es eignet sich auch für erfahrene Praktiker, die die theoretischen Grundlagen dieser Technologien verstehen möchten. Machine arning for gnal Processing Data Science Algorithms and Computational Statistics ist ein umfassender itfaden im Bereich des maschinellen rnens und seiner Anwendungen in der gnalverarbeitung und Datenwissenschaft. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Optimierung und bietet eine solide Grundlage für das Verständnis der fortgeschrittenen Konzepte, die folgen. Es vertieft sich dann in die Merkmale des maschinellen rnens und der gnalverarbeitung und deckt Themen wie kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, neuronale Netzwerke und Deep arning ab. Der Autor betont, wie wichtig es ist, die Grundprinzipien dieser Methoden zu verstehen und nicht nur zu verwenden, um sicherzustellen, dass die ser mit dem Wissen ausgestattet sind, das erforderlich ist, um diese Methoden effektiv in ihrer eigenen Arbeit anzuwenden. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I gibt einen Überblick über den Bereich des maschinellen rnens und seine Beziehung zu anderen Studienbereichen, einschließlich Statistik, Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Teil II behandelt die grundlegende Mathematik des maschinellen rnens, einschließlich linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Optimierung. Teil III befasst sich mit praktischen Anwendungen des maschinellen rnens in der gnalverarbeitung und Datenwissenschaft, einschließlich Bild- und Spracherkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und Empfehlungssystemen. Schließlich befasst sich Teil IV mit der Zukunft des maschinellen rnens und seinen möglichen Auswirkungen auf die Gesellschaft.

Książka zapewnia kompleksowe wprowadzenie do matematycznych fundamentów uczenia maszynowego i przetwarzania sygnałów, w tym algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa, optymalizacji i wnioskowania statystycznego. Obejmuje również zaawansowane tematy, takie jak głębokie uczenie się, uczenie się transferowe i sieci neuronowe. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia podstawowych zasad tych technik, a nie tylko ich stosowania. Książka jest napisana na poziomie dostępnym dla studentów posiadających podstawową wiedzę z zakresu programowania i analizy danych, ale nadaje się również dla doświadczonych praktyków, którzy chcą zrozumieć teoretyczne podstawy tych technologii. Machine arning for gnal Processing Data Science Algorytmy i statystyki obliczeniowe to kompleksowy przewodnik do uczenia się maszynowego i jego zastosowań w przetwarzaniu sygnałów i danych. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa i optymalizacji, zapewniając solidny fundament dla zrozumienia bardziej zaawansowanych koncepcji, które następują po niej. Następnie przechodzi do specyfiki uczenia maszynowego i przetwarzania sygnału, obejmując tematy takie jak nadzorowane i niekontrolowane uczenie się, sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia podstawowych zasad tych metod, a nie ich zwykłego używania, aby czytelnicy byli wyposażeni w wiedzę potrzebną do skutecznego stosowania tych metod we własnej pracy. Książka podzielona jest na cztery części: część I zawiera przegląd dziedziny uczenia maszynowego i jego relacji z innymi dziedzinami nauki, w tym statystyki, wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego. Część II obejmuje podstawową matematykę uczenia maszynowego, w tym algebrę liniową, teorię prawdopodobieństwa i optymalizację. Część III dotyczy praktycznych zastosowań uczenia maszynowego w zakresie przetwarzania sygnałów i danych, w tym rozpoznawania obrazu i mowy, przetwarzania języka naturalnego oraz systemów rekomendacji. Wreszcie w części IV analizuje się przyszłość uczenia maszynowego i jego potencjalny wpływ na społeczeństwo.

הספר מספק מבוא מקיף ליסודות המתמטיים של למידת מכונה ועיבוד אותות, כולל אלגברה לינארית, תורת ההסתברות, אופטימיזציה, והסיק סטטיסטי. הוא מכסה גם נושאים מתקדמים כגון למידה עמוקה, למידה מעוברת ורשתות עצביות. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת העקרונות הבסיסיים של טכניקות אלה, ולא רק בשימוש בהן. הספר נכתב ברמה הנגישה לתלמידים בעלי ידע בסיסי בתכנות וניתוח נתונים, אך הוא מתאים גם לעוסקים מנוסים שרוצים להבין את היסודות התיאורטיים של טכנולוגיות אלה. Machine arning for gnal Processing Data Science Algorithms and Computational Statistics הוא מדריך מקיף ללמידת מכונה ויישומיה בתחום עיבוד אותות ומדעי המידע. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את היסודות של אלגברה לינארית, תורת ההסתברות ואופטימיזציה, ומספק בסיס מוצק להבנת המושגים המתקדמים יותר הבאים אחריו. לאחר מכן הוא מתעמק בפרטים של למידת מכונה ועיבוד אותות, ומכסה נושאים כגון למידה מפוקחת ובלתי מבוקרת, רשתות עצביות ולמידה עמוקה. המחבר מדגיש עד כמה חשוב להבין את העקרונות הבסיסיים של שיטות אלה ולא להשתמש בהן סתם כך, ולוודא שהקוראים מצוידים בידע הדרוש ליישום שיטות אלה באופן יעיל בעבודתם הם. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק אני מספק סקירה של תחום למידת מכונה ויחסיו עם תחומי לימוד אחרים, כולל סטטיסטיקות, ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית. חלק II מכסה את הלמידה הבסיסית של מכונה, כולל אלגברה לינארית, תורת ההסתברות ואופטימיזציה. חלק III מתייחס ליישומים מעשיים של למידת מכונה בעיבוד אותות ובמדעי המידע, כולל זיהוי תמונה ודיבור, עיבוד שפה טבעית ומערכות המלצה. לבסוף, חלק 4 מסתכל על העתיד של למידת מכונה והשפעתה הפוטנציאלית על החברה.''

Kitap, doğrusal cebir, olasılık teorisi, optimizasyon ve istatistiksel çıkarım dahil olmak üzere makine öğrenimi ve sinyal işlemenin matematiksel temellerine kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Ayrıca derin öğrenme, transfer öğrenme ve sinir ağları gibi gelişmiş konuları da kapsar. Yazar, bu tekniklerin sadece kullanılmasının değil, temel ilkelerinin anlaşılmasının önemini vurgulamaktadır. Kitap, temel programlama ve veri analizi bilgisine sahip öğrencilerin erişebileceği bir düzeyde yazılmıştır, ancak bu teknolojilerin teorik temellerini anlamak isteyen deneyimli uygulayıcılar için de uygundur. nyal İşleme Veri Bilimi Algoritmaları ve Hesaplamalı İstatistik için Makine Öğrenimi, makine öğrenimi ve sinyal işleme ve veri bilimindeki uygulamaları için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, doğrusal cebir, olasılık teorisi ve optimizasyonun temellerini tanıtarak başlar ve takip eden daha ileri kavramları anlamak için sağlam bir temel sağlar. Daha sonra, denetimli ve kontrolsüz öğrenme, sinir ağları ve derin öğrenme gibi konuları kapsayan makine öğrenimi ve sinyal işlemenin özelliklerini inceler. Yazar, bu yöntemlerin temel ilkelerini basitçe kullanmak yerine anlamanın önemini vurgulayarak, okuyucuların bu yöntemleri kendi çalışmalarında etkili bir şekilde uygulamak için gereken bilgilerle donatılmasını sağlar. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, makine öğrenimi alanına ve istatistik, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme dahil olmak üzere diğer çalışma alanlarıyla ilişkisine genel bir bakış sunar. Bölüm II, doğrusal cebir, olasılık teorisi ve optimizasyon dahil olmak üzere temel makine öğrenme matematiğini kapsar. Bölüm III, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve öneri sistemleri dahil olmak üzere sinyal işleme ve veri biliminde makine öğreniminin pratik uygulamalarını ele almaktadır. Son olarak, Bölüm IV, makine öğreniminin geleceğine ve toplum üzerindeki potansiyel etkisine bakar.

يقدم الكتاب مقدمة شاملة للأسس الرياضية للتعلم الآلي ومعالجة الإشارات، بما في ذلك الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات والتحسين والاستدلال الإحصائي. كما يغطي موضوعات متقدمة مثل التعلم العميق وتعلم النقل والشبكات العصبية. ويشدد المؤلف على أهمية فهم المبادئ الأساسية لهذه التقنيات وليس مجرد استخدامها. الكتاب مكتوب على مستوى متاح للطلاب الذين لديهم معرفة أساسية بالبرمجة وتحليل البيانات، ولكنه مناسب أيضًا للممارسين ذوي الخبرة الذين يرغبون في فهم الأسس النظرية لهذه التقنيات. التعلم الآلي لخوارزميات علوم بيانات معالجة الإشارات والإحصاءات الحاسوبية هو دليل شامل للتعلم الآلي وتطبيقاته في معالجة الإشارات وعلوم البيانات. يبدأ الكتاب بتقديم أسس الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات والتحسين، مما يوفر أساسًا صلبًا لفهم المفاهيم الأكثر تقدمًا التالية. ثم يتعمق في تفاصيل التعلم الآلي ومعالجة الإشارات، ويغطي موضوعات مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير المنضبط، والشبكات العصبية، والتعلم العميق. ويشدد المؤلف على أهمية فهم المبادئ الأساسية لهذه الأساليب بدلاً من مجرد استخدامها، وضمان تزويد القراء بالمعرفة اللازمة لتطبيق هذه الأساليب بفعالية في عملهم. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يقدم الجزء الأول نظرة عامة على مجال التعلم الآلي وعلاقته بمجالات الدراسة الأخرى، بما في ذلك الإحصاء ورؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية. يغطي الجزء الثاني رياضيات التعلم الآلي الأساسية، بما في ذلك الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات والتحسين. يتناول الجزء الثالث التطبيقات العملية للتعلم الآلي في معالجة الإشارات وعلوم البيانات، بما في ذلك التعرف على الصورة والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، ونظم التوصيات. أخيرًا، يبحث الجزء الرابع في مستقبل التعلم الآلي وتأثيره المحتمل على المجتمع.

이 책은 선형 대수, 확률 이론, 최적화 및 통계적 추론을 포함하여 기계 학습 및 신호 처리의 수학적 기초에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다. 또한 딥 러닝, 전학 학습 및 신경망과 같은 고급 주제를 다룹니다. 저자는 이러한 기술의 기본 원칙을 사용하는 것이 아니라 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 책은 프로그래밍 및 데이터 분석에 대한 기본 지식이있는 학생들이 액세스 할 수있는 수준으로 작성되었지만 이러한 기술의 이론적 기초를 이해하려는 숙련 된 실무자에게도 적합합니다. 신호 처리 데이터 과학 알고리즘 및 전산 통계를위한 머신 러닝은 머신 러닝 및 신호 처리 및 데이터 과학 응용에 대한 포괄적 인 가이드입니다. 이 책은 선형 대수, 확률 이론 및 최적화의 기초를 도입하여 다음과 같은 고급 개념을 이해하기위한 견고한 기초를 제공합니다. 그런 다음 감독 및 통제되지 않은 학습, 신경망 및 딥 러닝과 같은 주제를 다루는 머신 러닝 및 신호 처리의 세부 사항을 탐구합니다. 저자는 단순히 방법을 사용하는 것이 아니라 이러한 방법의 기본 원칙을 이해하는 것의 중요성을 강조하여 독자가 자신의 작업에 이러한 방법을 효과적으로 적용하는 데 필요한 지식을 갖추도록합니다. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 부분은 머신 러닝 분야와 통계, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리를 포함한 다른 연구 분야와의 관계에 대한 개요를 제공합니다. 파트 II는 선형 대수, 확률 이론 및 최적화를 포함한 기본 머신 러닝 수학을 다룹니다. 파트 III은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 추천 시스템을 포함하여 신호 처리 및 데이터 과학에서 머신 러닝의 실제 응용 프로그램을 다룹니다. 마지막으로, 파트 IV는 머신 러닝의 미래와 사회에 미치는 잠재적 영향을 살펴 봅니다.

この本は、線形代数学、確率理論、最適化、統計推論など、機械学習と信号処理の数学的基礎を包括的に紹介しています。また、ディープラーニング、転送学習、ニューラルネットワークなどの高度なトピックもカバーしています。著者は、これらの技術の基本的な原則を理解することの重要性を強調し、それらを使用するだけではありません。この本は、プログラミングやデータ分析の基礎知識を持っている学生が利用できるレベルで書かれていますが、これらの技術の理論的基礎を理解したい経験豊富な実践者にも適しています。信号処理データサイエンスのための機械学習アルゴリズムと計算統計は、信号処理とデータサイエンスにおける機械学習とその応用に関する包括的なガイドです。本書は、線形代数学、確率理論、最適化の基礎を紹介することから始まり、その後のより高度な概念を理解するための基礎を提供する。その後、機械学習と信号処理の詳細を掘り下げ、監督および制御されていない学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどのトピックをカバーします。著者は、単にそれらを使用するのではなく、これらの方法の基本的な原則を理解することの重要性を強調し、読者がこれらの方法を自分の仕事に効果的に適用するために必要な知識を備えていることを確認します。この本は4つの部分に分かれています。パートIは、機械学習の分野の概要と、統計、コンピュータビジョン、自然言語処理などの他の研究分野との関係を提供します。パートIIは、線形代数学、確率論、最適化などの基礎的な機械学習数学をカバーしています。Part IIIは、画像・音声認識、自然言語処理、推薦システムなどの信号処理およびデータサイエンスにおける機械学習の実用的な応用に取り組んでいます。最後に、Part IVは機械学習の未来とその潜在的な社会への影響について見ていきます。

本書全面介紹了機器學習和信號處理的數學基礎，包括線性代數，概率論，優化和統計推斷。它還涵蓋了高級主題，例如深度學習，轉移學習和神經網絡。作者強調了解這些技術的基本原則的重要性，而不僅僅是它們的使用。這本書是在對具有編程和數據分析基礎知識的學生可用的水平上編寫的，但是它也適用於希望了解這些技術的理論基礎的經驗豐富的從業者。信號處理數據科學算法和計算統計學的機器學習是機器學習及其在信號處理和數據科學中的應用的綜合指南。本書首先介紹了線性代數，概率論和優化的基礎，為理解所遵循的更高級概念提供了堅實的基礎。然後深入研究機器學習和信號處理的特點，涵蓋受控和非受控學習，神經網絡和深度學習等主題。作者強調了解這些方法的基本原則的重要性，而不僅僅是它們的使用，確保讀者具備在自己的工作中有效應用這些方法所需的知識。該書分為四個部分：第一部分概述了機器學習領域及其與其他研究領域的關系，包括統計，計算機視覺和自然語言處理。第二部分涵蓋了機器學習的基本數學，包括線性代數，概率論和優化。第三部分探討了機器學習在信號處理和數據科學中的實際應用，包括圖像和語音識別，自然語言處理和推薦系統。最後，第四部分探討了機器學習的未來及其對社會的潛在影響。