کتاب Machine Learning Techniques for Time Series Classification اثر Michael-Felix Botsch انتشارات مؤلفین طلایی

کتاب تکنیک های یادگیری ماشین برای طبقه بندی سری های زمانی

کتاب "Machine Learning Techniques for Time Series Classification" اثر Michael-Felix Botsch، به بررسی روش‌های یادگیری ماشین در زمینه طبقه‌بندی سری‌های زمانی می‌پردازد. این کتاب با رویکردی تحلیلی در زمینه‌های مختلف مانند پزشکی، مالی و صنعتی، کاربردهای این تکنیک‌ها را بررسی می‌کند.

توجه به چالش‌ها در طبقه‌بندی سری‌های زمانی

طبقه‌بندی سری‌های زمانی با دو چالش اصلی روبه‌رو است: شناسایی زمان‌هایی که برچسب‌های کلاس تغییر می‌کند و تخصیص صحیح برچسب‌ها. این کتاب به راه‌حل‌های مناسب برای این مشکلات می‌پردازد.

روش‌های ارائه شده در کتاب

• استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی که بر اساس سناریو بنا شده است.
• معرفی رویکرد بخش و برچسب برای افزایش دقت در طبقه‌بندی.
• کاربرد معیار تشابه تاب‌خوردگی زمانی دینامیکی تقویت‌شده.
• استفاده از طبقه‌بندی‌کننده تابع پایه شعاعی تعمیم‌پذیر برای تحقق تخصیص برچسب‌ها.

کاربردهای عملی کتاب تکنیک های یادگیری ماشین برای طبقه بندی سری های زمانی

یکی از کاربردهای اصلی که در این کتاب به آن پرداخته می‌شود، شناسایی و دسته‌بندی تصادفات اتومبیل با استفاده از یادگیری ماشین است. این مورد به‌ویژه در زمینه‌های ایمنی جاده و مدیریت ترافیک از اهمیت بالایی برخوردار است.

ویرایش اخیر کتاب

این کتاب، آخرین ویرایش اثر فوق است که به‌صورت اختصاصی توسط انتشارات مؤلفین طلایی در کشور منتشر شده است. مطالعه این کتاب، به پژوهشگران و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین کمک خواهد کرد تا به درک بهتری از تکنیک‌های موجود در طبقه بندی سری‌های زمانی دست یابند.