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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
Dieses Buch beschreibt detailliert die grundlegende Mathematik und die Algorithmen des maschinellen Lernens (ein Beispiel für künstliche Intelligenz) und der Signalverarbeitung, zwei der wichtigsten und spannendsten Technologien der modernen Informationswirtschaft. Es geht schrittweise vor und baut die Konzepte solide auf, so dass die Ideen und Algorithmen in praktische Softwareanwendungen umgesetzt werden können.
Die digitale Signalverarbeitung (DSP) ist eines der grundlegenden technischen Themen der modernen Welt, ohne die Technologien wie Mobiltelefon, Fernsehen, CD- und MP3-Player, WiFi und Radar nicht möglich wären. Das statistische maschinelle Lernen, das im Vergleich dazu relativ neu ist, bildet das theoretische Rückgrat spannender Technologien wie automatischer Verfahren zur Erkennung von Kfz-Kennzeichen, Spracherkennung, Börsenprognosen, Fehlererkennung an Fließbändern, Roboterführung und autonomer Fahrzeugnavigation. Statistisches maschinelles Lernen nutzt die Analogie zwischen intelligenter Informationsverarbeitung in biologischen Gehirnen und hochentwickelter statistischer Modellierung und Inferenz.
DSP und statistisches maschinelles Lernen sind von so großer Bedeutung für die wissensbasierte Wirtschaft, dass beide rasche Veränderungen und radikale Verbesserungen in Umfang und Anwendbarkeit erfahren haben. Beide nutzen Schlüsselthemen der angewandten Mathematik wie Wahrscheinlichkeit und Statistik, Algebra, Kalkül, Graphen und Netzwerke. Es bestehen enge formale Verbindungen zwischen den beiden Fächern, und deshalb gibt es viele Überschneidungen zwischen den beiden Fächern, die genutzt werden können, um neue DSP-Werkzeuge von überraschender Nützlichkeit zu entwickeln, die für die heutige Welt der allgegenwärtigen digitalen Sensoren und der leistungsstarken, aber billigen Computerhardware bestens geeignet sind. Dieses Buch bietet eine solide mathematische Grundlage und erläutert die wichtigsten Konzepte und Algorithmen in diesem wichtigen Bereich.
| ISBN: | 9780198714934 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 384 |
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