Ensemble Machine Learning - 9781489988171

Powszechnie uważa się, że gromadzenie różnorodnych poglądów i danych wejściowych usprawnia proces podejmowania decyzji i w istocie stanowi podstawę społeczeństwa demokratycznego. Nazywane przez naukowców zajmujących się inteligencją obliczeniową i uczeniem maszynowym uczeniem zespołowym, poprawia solidność i dokładność systemu decyzyjnego. Obecnie nowe osiągnięcia pozwalają naukowcom uwolnić moc uczenia się zespołowego w coraz większej liczbie zastosowań w świecie rzeczywistym. Algorytmy uczenia się zespołowego, takie jak wzmacnianie i losowy las, ułatwiają rozwiązywanie kluczowych problemów obliczeniowych, takich jak rozpoznawanie twarzy, i są obecnie stosowane w tak różnorodnych obszarach, jak śledzenie obiektów i bioinformatyka. Odpowiadając na niedobory literatury poświęconej temu tematowi, niniejszy tom oferuje wszechstronne omówienie najnowocześniejszych technik uczenia się zespołowego, w tym algorytmu śledzenia losowego szkieletu lasu w sensorze Xbox Kinect, który omija kontrolery gier. Książka ta, będąca jednocześnie solidnym studium teoretycznym i praktycznym przewodnikiem, jest gratką zarówno dla badaczy, jak i praktyków.