Cuốn sách này tập hợp một số bài viết nghiên cứu về sự giao thoa của hai chủ đề nổi bật này, trong đó giới thiệu chi tiết các kỹ thuật và cách tiếp cận, đồng thời chứng minh cách giải quyết các vấn đề tối ưu hóa bằng các phương pháp tiếp cận trí tuệ bầy đàn và phỏng đoán.

Thời gian gần đây đang chứng kiến ​​​​sự phát triển nhanh chóng của các hệ thống thuật toán học máy, đặc biệt là trong học tăng cường, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot, xử lý hình ảnh, lời nói, xử lý và hiểu cảm xúc. Để phù hợp với tầm quan trọng ngày càng tăng và mức độ phù hợp của các mô hình, thuật toán và ứng dụng học máy cũng như với sự xuất hiện của các trường hợp sử dụng sáng tạo hơn - các trường hợp học sâu và trí tuệ nhân tạo, tập hiện tại trình bày một số công trình nghiên cứu sáng tạo và ứng dụng của chúng trong thực tế. -world, chẳng hạn như giao dịch chứng khoán, hệ thống y tế và chăm sóc sức khỏe và tự động hóa phần mềm.

Tìm hiểu cách thuật toán đồ thị có thể giúp bạn tận dụng các mối quan hệ trong dữ liệu của mình để phát triển các giải pháp thông minh và nâng cao mô hình học máy của bạn.

Cuốn sách này chứng minh tính ứng dụng rộng rãi của các thuật toán tìm kiếm nhằm mục đích phát triển các giải pháp hữu ích và thiết thực cho các vấn đề phát sinh trong nhiều lĩnh vực vấn đề khác nhau.

Cuốn sách này giới thiệu Thuật toán lai, Kỹ thuật và Triển khai Logic mờ. Cuốn sách bao gồm mười ba chương nêu bật các mô hình và nguyên tắc của logic mờ và các vấn đề về kỹ thuật và triển khai của nó.

Cuốn sách này khám phá nhiều ứng dụng khác nhau cho các phương pháp và kỹ thuật tìm kiếm trong các lĩnh vực khác nhau của kỹ thuật điện.

Thuật toán di truyền (GA) là một trong số nhiều kỹ thuật trong họ Thuật toán tiến hóa - thuật toán tìm kiếm giải pháp cho các bài toán tối ưu hóa bằng cách tiến hóa các giải pháp ngày càng tốt hơn. Thuật toán di truyền đã được áp dụng trong khoa học, kỹ thuật, kinh doanh và khoa học xã hội. Cuốn sách này bao gồm 16 chương được tổ chức thành năm phần. Phần đầu tiên đề cập đến một số ứng dụng trong điều khiển tự động, phần thứ hai chứa một số ứng dụng trong lập lịch tài nguyên và phần thứ ba giới thiệu một số ứng dụng trong kỹ thuật điện và điện tử.

Cuốn sách tập trung vào các thuật toán phân tích nhân tử cho hệ phương trình tuyến tính thưa thớt, nhấn mạnh cấu trúc thưa thớt cơ bản và ứng dụng vào việc phát triển các điều kiện tiên quyết đại số. Nó hướng đến sinh viên và chuyên gia quan tâm đến lý thuyết và thuật toán liên quan.

Cuốn sách có rất nhiều hình ảnh minh họa giúp bạn có thể hiểu nhanh các khái niệm trong nháy mắt. Cuốn sách tiếp cận các siêu hình học chính từ một góc độ mới, chia chúng thành một số khái niệm chính được trình bày trong các chương riêng biệt: xây dựng, cải tiến, phân rã, ngẫu nhiên hóa và các phương pháp học tập. Mỗi siêu dữ liệu sau đó có thể được trình bày dưới dạng đơn giản hóa như là sự kết hợp của các khái niệm này. Cách tiếp cận này tránh gây ấn tượng rằng siêu hình học là một môn học không chính thức, một kiểu điêu khắc trên đám mây.

Cuốn sách này tập trung vào các phương pháp và tiến bộ mới trong các thuật toán tiến hóa, cũng như ứng dụng của chúng trong các bài toán tối ưu hóa phức tạp, bao gồm tối ưu hóa đa mục tiêu, học máy, xử lý tín hiệu, và các lĩnh vực khác trong khoa học và kỹ thuật