کتاب Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach اثر جمعی از نویسندگان انتشارات مؤلفین طلایی

کتابی جامع درباره یادگیری ماشین از نظارت ضعیف

کتاب "Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach" اثر جمعی از نویسندگان، منبعی ارزشمند برای درک تکنیک‌های یادگیری ماشین در شرایط واقعی است.

چرا یادگیری ماشین از نظارت ضعیف مهم است؟

تکنیک‌های یادگیری ماشین معمولا نیاز به حجم زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری شده دارند. اما در دنیای واقعی، جمع‌آوری این داده‌ها ممکن است چالش‌برانگیز باشد.

مشخصات کتاب "Machine Learning from Weak Supervision"

• نویسندگان: Masashi Sugiyama، Han Bao، Takashi Ishida، Nan Lu، Tomoya Sakai و Gang Niu.
• موضوع: نظریه و الگوریتم‌های یادگیری با نظارت ضعیف.
• روش: بر اساس به حداقل رساندن ریسک تجربی.
• مناسب برای: پزشکان، محققان و دانشجویان.

محتوای علمی و کاربردی کتاب

در این کتاب، نویسندگان به تشریح روش‌ها و نظریه‌های ریاضی پیشرفته در زمینه یادگیری با نظارت ضعیف می‌پردازند. این متن به خوانندگان کمک می‌کند تا درک بهتری از مبانی و کاربردهای این تکنیک‌ها در دنیای واقعی داشته باشند.

کاربردها و مزایای کتاب "Machine Learning from Weak Supervision"

این کتاب می‌تواند به عنوان منبعی معتبر در کلاس‌های درسی و پروژه‌های تحقیقاتی استفاده شود، به‌ویژه برای افرادی که در تلاش هستند تا مشکلات دنیای فیزیکی را با استفاده از یادگیری ماشین حل کنند.