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説明ベースの学習: 基礎と応用
By Fouad Sabry
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説明ベース学習とは
説明ベース学習 (略して EBL) として知られる機械学習の一種は、非常に堅牢な、または完璧な、 トレーニング データから一般化するか概念を構築するためのドメイン理論。 また、学習に役立つエンコードや記憶とも関連しています。
どのようなメリットがあるか
(I) に関する洞察と検証。 次のトピック:
第 1 章: 説明ベースの学習
第 2 章: 計算言語学
第 3 章: 自然言語処理
第 4: コーパス言語学
第5章: 解析
第6章: 質問応答
第7章: リンク文法
第8章: 文法 帰納
第 9 章: 構造化予測
第 10 章: 深い言語処理
(II) 説明ベースの学習に関する一般のよくある質問に答える。
(III) 多くの分野で説明ベースの学習を使用する実際の例。
(IV) 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
本書の対象者
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから学びたい人 あらゆる種類の説明ベースの学習のための基本的な知識や情報を超えています。
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