In the second part of the book, the author considers the problem of recognizing patterns in the presence of noise. He shows that the existing methods for processing signals in the presence of noise do not work well enough and proposes a new method based on the theory of stochastic processes. In the third part of the book, the author discusses the problem of recognizing patterns in the presence of uncertainty. He shows that the existing methods for processing signals in the presence of uncertainty do not work well enough and proposes a new method based on the theory of fuzzy sets. The book 'Теория распознавания образов' (Theory of Image Recognition) by Vladimir Vapnik and Alexey Chervonenkis is a comprehensive guide to the statistical theory of pattern recognition, providing insights into the process of technology evolution and the need for developing a personal paradigm for understanding the technological advancements in modern knowledge. The book is divided into three parts, each addressing a critical aspect of pattern recognition and its applications in various fields. Part One: Minimizing Average Risk In this section, the authors explore the problem of pattern recognition from the perspective of minimizing average risk. They examine the various approaches to minimizing risk in statistics and their corresponding algorithms, highlighting the limitations of existing methods and the potential for improvement.

Во второй части книги автор рассматривает проблему распознавания образов при наличии шума. Он показывает, что существующие методы обработки сигналов при наличии шумов работают недостаточно хорошо и предлагает новый метод, основанный на теории стохастических процессов. В третьей части книги автор обсуждает проблему распознавания закономерностей при наличии неопределенности. Он показывает, что существующие методы обработки сигналов при наличии неопределённости работают недостаточно хорошо и предлагает новый метод, основанный на теории нечётких множеств. Книга «Теория распознавания образов» (Теория распознавания изображений) Владимира Вапника и Алексея Червоненкиса является всеобъемлющим руководством по статистической теории распознавания образов, дающим представление о процессе эволюции технологий и необходимости разработки личностной парадигмы для понимания технологических достижений в современном знании. Книга разделена на три части, каждая из которых посвящена критическому аспекту распознавания образов и его приложениям в различных областях. Часть первая: Минимизация среднего риска В этом разделе авторы исследуют проблему распознавания образов с точки зрения минимизации среднего риска. Они изучают различные подходы к минимизации риска в статистике и соответствующие им алгоритмы, подчеркивая ограничения существующих методов и потенциал для улучшения.

Dans la deuxième partie du livre, l'auteur examine le problème de la reconnaissance des images en présence de bruit. Il montre que les méthodes existantes de traitement du signal en présence de bruits ne fonctionnent pas assez bien et propose une nouvelle méthode basée sur la théorie des processus stochastiques. Dans la troisième partie du livre, l'auteur discute du problème de la reconnaissance des schémas en cas d'incertitude. Il montre que les méthodes existantes de traitement des signaux en cas d'incertitude ne fonctionnent pas assez bien et propose une nouvelle méthode basée sur la théorie des ensembles impairs. livre « Théorie de la reconnaissance des images » de Vladimir Wapnik et Alexei Chervonenkis est un guide complet sur la théorie statistique de la reconnaissance des images, qui donne une idée du processus d'évolution des technologies et de la nécessité de développer un paradigme personnel pour comprendre les progrès technologiques dans la connaissance moderne. livre est divisé en trois parties, chacune traitant de l'aspect critique de la reconnaissance des images et de ses applications dans différents domaines. Première partie : Minimiser le risque moyen Dans cette section, les auteurs examinent le problème de la reconnaissance des images du point de vue de la minimisation du risque moyen. Ils examinent différentes approches pour minimiser les risques dans les statistiques et les algorithmes correspondants, soulignant les limites des méthodes existantes et le potentiel d'amélioration.

En la segunda parte del libro, el autor aborda el problema del reconocimiento de imágenes cuando hay ruido. Muestra que los métodos existentes para procesar señales cuando hay ruidos no funcionan bien y propone un nuevo método basado en la teoría de procesos estocásticos. En la tercera parte del libro, el autor discute el problema del reconocimiento de patrones cuando hay incertidumbre. Muestra que los métodos existentes para procesar señales cuando hay incertidumbre no funcionan bien y propone un nuevo método basado en la teoría de conjuntos impares. libro «Teoría del Reconocimiento de Imágenes» de Vladimir Wapnik y Alexei Chervonenkis es una guía completa sobre la teoría estadística del reconocimiento de imágenes, dando una idea del proceso de evolución de la tecnología y la necesidad de desarrollar un paradigma personal para entender los avances tecnológicos en el conocimiento moderno. libro se divide en tres partes, cada una dedicada al aspecto crítico del reconocimiento de imágenes y sus aplicaciones en diferentes campos. Primera parte: Minimizar el riesgo medio En esta sección, los autores investigan el problema del reconocimiento de imágenes en términos de minimizar el riesgo medio. Estudian diferentes enfoques para minimizar el riesgo en las estadísticas y los algoritmos que les corresponden, destacando las limitaciones de los métodos existentes y el potencial de mejora.

Im zweiten Teil des Buches beschäftigt sich der Autor mit dem Problem der Mustererkennung bei Rauschen. Es zeigt, dass bestehende Methoden der gnalverarbeitung in Gegenwart von Rauschen nicht gut genug funktionieren und schlägt eine neue Methode vor, die auf der Theorie stochastischer Prozesse basiert. Im dritten Teil des Buches diskutiert der Autor das Problem, Muster zu erkennen, wenn Unsicherheit besteht. Es zeigt, dass bestehende Methoden der gnalverarbeitung bei Unsicherheit nicht gut genug funktionieren und schlägt eine neue Methode vor, die auf der Theorie der Fuzzy-Sets basiert. Das Buch The Theory of Pattern Recognition (The Theory of Image Recognition) von Vladimir Vapnik und Alexey Chervonenkis ist ein umfassender itfaden zur statistischen Theorie der Mustererkennung, der einen Einblick in den Prozess der technologischen Evolution und die Notwendigkeit der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas gibt, um den technologischen Fortschritt im modernen Wissen zu verstehen. Das Buch ist in drei Teile gegliedert, die sich jeweils dem kritischen Aspekt der Mustererkennung und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen widmen. Teil eins: Minimierung des mittleren Risikos In diesem Abschnitt untersuchen die Autoren das Problem der Mustererkennung im Hinblick auf die Minimierung des mittleren Risikos. e untersuchen verschiedene Ansätze zur Risikominimierung in der Statistik und die entsprechenden Algorithmen, wobei sie die Grenzen bestehender Methoden und Verbesserungspotenziale aufzeigen.

''

Kitabın ikinci bölümünde yazar, gürültü varlığında desen tanıma problemini inceler. Gürültü varlığında mevcut sinyal işleme yöntemlerinin yeterince iyi çalışmadığını ve stokastik süreçler teorisine dayanan yeni bir yöntem sunduğunu göstermektedir. Kitabın üçüncü bölümünde yazar, belirsizliğin varlığında kalıpları tanıma problemini tartışıyor. Belirsizliğin varlığında mevcut sinyal işleme yöntemlerinin yeterince iyi çalışmadığını ve bulanık kümeler teorisine dayanan yeni bir yöntem sunduğunu göstermektedir. Vladimir Vapnik ve Alexei Chervonenkis'in "Örüntü Tanıma Teorisi" (Görüntü Tanıma Teorisi) kitabı, teknolojinin evrim süreci ve modern bilgideki teknolojik gelişmeleri anlamak için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacı hakkında bir fikir veren, örüntü tanıma istatistiksel teorisine kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, her biri desen tanımanın kritik yönüne ve çeşitli alanlardaki uygulamalarına odaklanan üç bölüme ayrılmıştır. Birinci Bölüm: Ortalama Riskin En Aza İndirilmesi Bu bölümde, yazarlar ortalama riskin en aza indirilmesi açısından örüntü tanıma problemini araştırmaktadır. İstatistiklerde risk minimizasyonuna ve bunlara karşılık gelen algoritmalara yönelik farklı yaklaşımları araştırır, mevcut yöntemlerin sınırlamalarını ve iyileştirme potansiyelini vurgular.

في الجزء الثاني من الكتاب، يفحص المؤلف مشكلة التعرف على الأنماط في وجود الضوضاء. يوضح أن طرق معالجة الإشارات الحالية في وجود الضوضاء لا تعمل بشكل جيد بما فيه الكفاية وتقدم طريقة جديدة تستند إلى نظرية العمليات العشوائية. في الجزء الثالث من الكتاب، يناقش المؤلف مشكلة التعرف على الأنماط في وجود عدم اليقين. يوضح أن طرق معالجة الإشارات الحالية في وجود عدم اليقين لا تعمل بشكل جيد بما فيه الكفاية وتقدم طريقة جديدة تستند إلى نظرية المجموعات الغامضة. كتاب «نظرية التعرف على الأنماط» (نظرية التعرف على الصور) لفلاديمير فابنيك وأليكسي شيرفونينكيس هو دليل شامل للنظرية الإحصائية للتعرف على الأنماط، يعطي فكرة عن عملية تطور التكنولوجيا والحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لفهم التقدم التكنولوجي في المعرفة الحديثة. ينقسم الكتاب إلى ثلاثة أجزاء، يركز كل منها على الجانب الحاسم للتعرف على الأنماط وتطبيقاتها في مختلف المجالات. الجزء الأول: تقليل متوسط المخاطر في هذا القسم، يستكشف المؤلفون مشكلة التعرف على الأنماط من حيث تقليل متوسط المخاطر. يستكشفون مناهج مختلفة لتقليل المخاطر في الإحصاءات والخوارزميات المقابلة لها، مما يسلط الضوء على قيود الأساليب الحالية وإمكانية التحسين.