Những thách thức kỹ thuật xã hội của sự phổ biến của dữ liệu lớn là gì, ảnh hưởng của thuật toán và thách thức an ninh mạng trong chăm sóc sức khỏe, vận tải, sản xuất/phân phối năng lượng và sản xuất hàng hóa? Hiểu cách thức hoạt động của các hệ thống này trong bối cảnh kỹ thuật số đang thay đổi nhanh chóng đã trở thành vấn đề cốt lõi đối với các nhà nghiên cứu hàn lâm và các chuyên gia khác về khoa học an toàn, an ninh và bảo vệ cơ sở hạ tầng quan trọng.

Cuốn sách Truy cập Mở này cung cấp cho độc giả một hướng dẫn toàn diện và cập nhật về cả phương pháp luận và ứng dụng của học máy (ML) trong điều trị rối loạn não.

Cuốn sách này nói về việc tạo ra các mô hình học máy và các quyết định của chúng có thể hiểu được. Sau khi khám phá các khái niệm về khả năng diễn giải, bạn sẽ tìm hiểu về các mô hình đơn giản, dễ hiểu như cây quyết định, quy tắc quyết định và hồi quy tuyến tính. Các chương sau tập trung vào các phương pháp bất khả tri về mô hình chung để diễn giải các mô hình hộp đen như tầm quan trọng của đặc điểm và hiệu ứng cục bộ tích lũy cũng như giải thích các dự đoán riêng lẻ bằng các giá trị Shapley và LIME.

AI đang chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp. Machine Learning Yearning, một cuốn sách điện tử miễn phí của Andrew Ng, dạy bạn cách cấu trúc các dự án Machine Learning. Cuốn sách này không tập trung vào việc dạy bạn các thuật toán ML mà tập trung vào cách làm cho thuật toán ML hoạt động.

Cuốn sách truy cập mở này cung cấp nhiều ví dụ thực hành minh họa cách điều chỉnh siêu tham số có thể được áp dụng trong thực tế và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế hoạt động của các phương pháp học máy (ML) và học sâu (DL).

Cuốn sách này giới thiệu một số kỹ thuật mới về sinh trắc học và học máy cũng như các đề xuất mới về sử dụng kỹ thuật học máy cho sinh trắc học.

Cuốn sách này thảo luận về một số cách tiếp cận để thu thập kiến ​​thức liên quan đến hiệu suất của thuật toán học máy và khai thác dữ liệu. Nó cho thấy kiến ​​thức này có thể được tái sử dụng như thế nào để chọn, kết hợp, soạn thảo và điều chỉnh cả thuật toán và mô hình nhằm mang lại giải pháp nhanh hơn, hiệu quả hơn cho các vấn đề khai thác dữ liệu.

Xạ trị ung thư có vị thế độc đáo để khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn khi khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra với tốc độ chưa từng có cho từng bệnh nhân trong các nghiên cứu hình ảnh và điều trị xạ trị trên toàn thế giới. Dữ liệu lớn gặp phải trong phòng khám xạ trị có thể bao gồm thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân được lưu trữ trong hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử (EMR), cài đặt kế hoạch và thông tin thể tích liều của khối u và mô bình thường được tạo ra bởi các hệ thống lập kế hoạch điều trị (TPS), thông tin giải phẫu và chức năng từ các phương thức hình ảnh chẩn đoán và điều trị

Cuốn sách truy cập mở này cung cấp nhiều ví dụ thực hành minh họa cách điều chỉnh siêu tham số có thể được áp dụng trong thực tế và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế hoạt động của các phương pháp học máy (ML) và học sâu (DL).

Cuốn sách này giới thiệu một số kỹ thuật mới về sinh trắc học và học máy cũng như các đề xuất mới về sử dụng kỹ thuật học máy cho sinh trắc học.