L'intrigue du livre « Traitement et calcul des données multimédia » tourne autour de la nécessité d'étudier et de comprendre par l'homme le processus de progrès technologique qui, depuis le début des temps, est le moteur du développement humain. livre souligne l'importance de développer un paradigme personnel pour comprendre le processus de progrès technologique comme base de la survie et de l'unité de l'homme dans un monde déchiré par les conflits. livre commence par souligner l'importance du traitement des données multimédia et de l'informatique dans les technologies modernes, couvrant diverses applications telles que le diagnostic médical, la biométrie, les réseaux, la production, la science des données, l'automatisation dans l'industrie électronique et bien plus encore. Il approfondit les concepts de Machine arning (ML) et un guide pratique sur l'utilisation des outils et des méthodes ML dans des situations réelles d'ingénierie de données. livre est divisé en trois sections : 1. Bases de l'apprentissage automatique : Cette section couvre les bases des algorithmes ML, des algorithmes de réseaux neuronaux, des méthodes évolutionnaires, des méthodes de logique floue et des méthodes d'apprentissage profond. s auteurs présentent en détail ces concepts et démontrent leur mise en œuvre pratique à l'aide de dispositifs IoT. 2. Multimedia Data Engineering : Dans cette section, les auteurs explorent l'application des algorithmes ML dans la vision par ordinateur, le traitement d'image, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la bioinformatique. Ils combinent des concepts, des idées, des paradigmes, des outils, des méthodologies et des stratégies qui couvrent à la fois la conception contrôlée et non contrôlée, avec un accent particulier sur le développement de données multimédia et leurs applications. 3. Applications réelles : Cette dernière section présente la mise en œuvre pratique des algorithmes ML dans divers domaines, y compris la santé, la finance, le marketing et l'éducation. La trama del libro «Procesamiento y cálculo de datos multimedia» gira en torno a la necesidad de que el hombre estudie y comprenda el proceso de progreso tecnológico que, desde el comienzo de los tiempos, ha sido la fuerza motriz del desarrollo de la humanidad. libro destaca la importancia de desarrollar un paradigma personal para entender el proceso de progreso tecnológico como base para la supervivencia y la unidad del ser humano en un mundo desgarrado por los conflictos. libro comienza destacando la importancia del procesamiento de datos multimedia y computación en la tecnología actual, abarcando diversas aplicaciones como diagnósticos médicos, biometría, redes, producción, ciencia de datos, automatización en la industria electrónica y más. Profundiza en los conceptos de machine learning (ML) y en una guía práctica sobre el uso de herramientas y técnicas de ML en situaciones reales de ingeniería de datos. libro se divide en tres secciones: 1. Fundamentos del aprendizaje automático: Esta sección cubre los fundamentos de los algoritmos ML, algoritmos de redes neuronales, métodos evolutivos, métodos de lógica difusa y métodos de aprendizaje profundo. autores presentan estos conceptos en detalle y muestran su implementación práctica a través de dispositivos IoT. 2. Multimedia Data Engineering: En esta sección, los autores investigan la aplicación de algoritmos ML en visión por computadora, procesamiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y bioinformática. Combinan conceptos, ideas, paradigmas, herramientas, metodologías y estrategias que abarcan tanto el diseño controlado como el no controlado, con especial énfasis en el desarrollo de datos multimedia y sus aplicaciones. 3. Aplicaciones reales: Esta sección final muestra la implementación práctica de algoritmos de LM en una variedad de áreas, incluyendo salud, finanzas, marketing y educación. 本「処理とコンピューティングマルチメディアデータ」のプロットは、人が研究し、時間の初めから人類の開発の原動力となっている技術進歩のプロセスを理解する必要性を中心に展開しています。この本は、紛争によって引き裂かれた世界における人間の生存と団結の基礎として、技術進歩の過程を理解するための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調しています。本書は、医療診断、生体認証、ネットワーキング、製造、データサイエンス、エレクトロニクス業界におけるオートメーションなどのさまざまなアプリケーションをカバーする、現代技術におけるマルチメディアデータ処理とコンピューティングの重要性を強調することから始まります。それは機械学習（ML）の概念と実際のデータエンジニアリングの状況でMLツールとメソッドを使用するための実用的なガイドを掘り下げます。本は3つのセクションに分かれています：1。機械学習の基礎：このセクションでは、MLアルゴリズム、ニューラルネットワークアルゴリズム、進化的手法、ファジーロジックメソッド、ディープラーニング方法の基礎について説明します。著者たちは、これらの概念を詳細に紹介し、IoTデバイスを使用した実用的な実装を実証している。2.Multimedia Data Engineering：このセクションでは、コンピュータビジョン、画像処理、自然言語処理、音声認識、バイオインフォマティクスにおけるMLアルゴリズムの応用について考察している。彼らは、マルチメディアデータとそのアプリケーションの開発に特に焦点を当て、制御された設計と管理されていない設計の両方を包含する概念、アイデア、パラダイム、ツール、方法論、および戦略を組み合わせています。3.リアルアプリケーション：この最終セクションでは、医療、金融、マーケティング、教育など、さまざまな分野でのMLアルゴリズムの実用的な実装を示します。 "처리 및 컴퓨팅 멀티미디어 데이터" 책의 줄거리는 사람이 처음부터 인류의 발전의 원동력이었던 기술 발전 과정을 연구하고 이해해야 할 필요성을 중심으로 진행됩니다. 이 책은 갈등에 의해 찢어진 세상에서 인간 생존과 연합의 기초로서 기술 진보 과정을 이해하기위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 이 책은 의료 진단, 생체 인식, 네트워킹, 제조, 데이터 과학, 전자 산업의 자동화 등과 같은 다양한 응용 분야를 다루는 현대 기술에서 멀티미디어 데이터 처리 및 컴퓨팅의 중요성을 강조함으로써 시작됩니다. 기계 학습 (ML) 개념과 실제 데이터 엔지니어링 상황에서 ML 도구 및 방법을 사용하는 실용적인 가이드를 탐구합니다. 이 책은 세 부분으로 나뉩니다. 기계 학습의 기본: 이 섹션에서는 ML 알고리즘, 신경망 알고리즘, 진화 방법, 퍼지 논리 방법 및 딥 러닝 방법의 기본 사항을 다룹니다. 저자는 이러한 개념을 자세히 소개하고 IoT 장치를 사용한 실제 구현을 보여줍니다. 2. 멀티미디어 데이터 엔지니어링: 이 섹션에서 저자는 컴퓨터 비전, 이미지 처리, 자연어 처리, 음성 인식 및 생물 정보학에서 ML 알고리즘의 적용을 탐색합니다. 멀티미디어 데이터 및 응용 프로그램 개발에 특히 중점을 둔 제어 및 감독되지 않은 디자인을 모두 포함하는 개념, 아이디어, 패러다임, 도구, 방법론 및 전략을 결합합니다. 3. 실제 응용 프로그램: 이 마지막 섹션은 건강 관리, 재무, 마케팅 및 교육을 포함한 다양한 분야에서 ML 알고리즘의 실제 구현을 보여줍니다. The plot of the book "Multimedia Data Processing and Computing" revolves around the need for humans to study and comprehend the technological advancement process, which has been the driving force behind human development since the beginning of time. The book highlights the significance of developing a personal paradigm for understanding the technological advancement process as the basis for human survival and unity in a world torn apart by conflict. The book begins by emphasizing the importance of multimedia data processing and computing in modern technology, covering various applications such as medical diagnosis, biometrics, networking, manufacturing, data science, automation in electronics industries, and more. It delves into machine learning (ML) concepts and practical guidance on how to use ML tools and techniques in real-world data engineering situations. The book is divided into three sections: 1. Machine Learning Fundamentals: This section covers the basics of ML algorithms, neural network algorithms, evolutionary techniques, fuzzy logic techniques, and deep learning techniques. The authors provide a thorough introduction to these concepts and demonstrate their practical implementation using IoT devices. 2. Multimedia Data Engineering: In this section, the authors explore the application of ML algorithms in computer vision, image processing, natural language processing, speech recognition, and bioinformatics. They bring together concepts, ideas, paradigms, tools, methodologies, and strategies that span both supervised and unsupervised engineering with a particular focus on multimedia data engineering and its applications. 3. Real-World Applications: This final section showcases the practical implementation of ML algorithms in various fields, including healthcare, finance, marketing, and education. העלילה של הספר ”עיבוד ומחשוב של מולטימדיה נתונים” סובבת סביב הצורך של אדם ללמוד ולהבין את תהליך ההתקדמות הטכנולוגית, אשר היה הכוח המניע מאחורי התפתחות האנושות מאז תחילת הזמן. הספר מדגיש את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית להבנת תהליך ההתקדמות הטכנולוגית כבסיס להישרדות ולאחדות האנושית בעולם הקרוע על ידי קונפליקטים. הספר מתחיל בכך שהוא מדגיש את חשיבות עיבוד המידע של מולטימדיה ומחשוב בטכנולוגיה המודרנית, ומכסה יישומים שונים כגון אבחון רפואי, ביומטריה, רשת, ייצור, מדעי המידע, אוטומציה בתעשיית האלקטרוניקה ועוד. הוא מתעמק בתפיסות למידת מכונה (ML) ומדריך מעשי לשימוש בכלים ושיטות ML במצבים של הנדסת נתונים בעולם האמיתי. הספר מחולק לשלושה חלקים: 1. Basics of Machine arning: חלק זה מכסה את היסודות של אלגוריתמי ML, אלגוריתמי רשת עצבית, שיטות אבולוציוניות, שיטות לוגיות מעורפלות ושיטות למידה מעמיקה. המחברים מציגים את המושגים האלה בפרוטרוט ומדגימים את היישום המעשי שלהם באמצעות התקני IOT. 2. בחלק זה, המחברים חוקרים את היישום של אלגוריתמי ML בראייה ממוחשבת, עיבוד תמונה, עיבוד שפה טבעית, זיהוי דיבור וביואינפורמטיקה. הם משלבים מושגים, רעיונות, פרדיגמות, כלים, מתודולוגיות ואסטרטגיות אשר מקיפות הן עיצוב מבוקר והן עיצוב ללא פיקוח עם התמקדות מסוימת בפיתוח נתוני מולטימדיה ויישומיו. 3. יישומים אמיתיים: סעיף סופי זה מדגים את היישום המעשי של אלגוריתמי ML במגוון תחומים, כולל שירותי בריאות, פיננסים, שיווק וחינוך. "Processing and Computing Multimedia Data" kitabının konusu, zamanın başlangıcından beri insanlığın gelişiminin arkasındaki itici güç olan teknolojik ilerleme sürecini incelemek ve anlamak için bir kişiye duyulan ihtiyaç etrafında dönüyor. Kitap, çatışmalarla parçalanmış bir dünyada insanın hayatta kalması ve birliğinin temeli olarak teknolojik ilerleme sürecini anlamak için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Kitap, tıbbi teşhis, biyometri, ağ oluşturma, üretim, veri bilimi, elektronik endüstrisinde otomasyon ve daha fazlası gibi çeşitli uygulamaları kapsayan modern teknolojide multimedya veri işleme ve hesaplamanın önemini vurgulayarak başlıyor. Makine öğrenimi (ML) kavramlarını ve gerçek dünyadaki veri mühendisliği durumlarında ML araçlarını ve yöntemlerini kullanmak için pratik bir kılavuzu inceler. Kitap üç bölümden oluşuyor: 1. Makine Öğreniminin Temelleri: Bu bölüm ML algoritmalarının, sinir ağı algoritmalarının, evrimsel yöntemlerin, bulanık mantık yöntemlerinin ve derin öğrenme yöntemlerinin temellerini kapsar. Yazarlar bu kavramları ayrıntılı olarak tanıtmakta ve IoT cihazlarını kullanarak pratik uygulamalarını göstermektedir. 2. Multimedya Veri Mühendisliği: Bu bölümde, yazarlar bilgisayar görüşü, görüntü işleme, doğal dil işleme, konuşma tanıma ve biyoinformatik alanlarında ML algoritmalarının uygulanmasını araştırmaktadır. Hem kontrollü hem de denetimsiz tasarımı kapsayan kavramları, fikirleri, paradigmaları, araçları, metodolojileri ve stratejileri, multimedya verilerinin ve uygulamalarının geliştirilmesine özel bir odaklanma ile birleştirirler. 3. Gerçek Uygulamalar: Bu son bölüm, ML algoritmalarının sağlık, finans, pazarlama ve eğitim dahil olmak üzere çeşitli alanlarda pratik olarak uygulanmasını göstermektedir. تدور حبكة كتاب «معالجة وحوسبة بيانات الوسائط المتعددة» حول الحاجة إلى قيام شخص بدراسة وفهم عملية التقدم التكنولوجي، التي كانت القوة الدافعة وراء تطور البشرية منذ بداية الزمن. يؤكد الكتاب على أهمية وضع نموذج شخصي لفهم عملية التقدم التكنولوجي كأساس لبقاء الإنسان ووحدته في عالم تمزقه الصراعات. يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على أهمية معالجة بيانات الوسائط المتعددة والحوسبة في التكنولوجيا الحديثة، حيث يغطي تطبيقات مختلفة مثل التشخيص الطبي والقياسات الحيوية والشبكات والتصنيع وعلوم البيانات والأتمتة في صناعة الإلكترونيات والمزيد. يتعمق في مفاهيم التعلم الآلي (ML) ودليل عملي لاستخدام أدوات وطرق ML في مواقف هندسة البيانات في العالم الحقيقي. ينقسم الكتاب إلى ثلاثة أقسام: 1. أساسيات التعلم الآلي: يغطي هذا القسم أساسيات خوارزميات ML وخوارزميات الشبكات العصبية والطرق التطورية وطرق المنطق الغامضة وطرق التعلم العميق. يقدم المؤلفون هذه المفاهيم بالتفصيل ويوضحون تنفيذها العملي باستخدام أجهزة إنترنت الأشياء. 2. هندسة البيانات متعددة الوسائط: في هذا القسم، يستكشف المؤلفون تطبيق خوارزميات ML في رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام والمعلوماتية الحيوية. وهي تجمع بين المفاهيم والأفكار والنماذج والأدوات والمنهجيات والاستراتيجيات التي تشمل التصميم الخاضع للرقابة والتصميم غير الخاضع للإشراف مع التركيز بشكل خاص على تطوير بيانات الوسائط المتعددة وتطبيقاتها. 3. التطبيقات الحقيقية: يوضح هذا القسم الأخير التنفيذ العملي لخوارزميات ML في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتسويق والتعليم. Сюжет книги «Обработка и вычисление мультимедийных данных» вращается вокруг необходимости изучения и осмысления человеком процесса технологического прогресса, который с начала времен является движущей силой развития человечества. В книге подчеркивается важность разработки личной парадигмы для понимания процесса технологического прогресса как основы выживания и единства человека в мире, раздираемом конфликтами. Книга начинается с того, что подчеркивает важность обработки мультимедийных данных и вычислений в современных технологиях, охватывая различные приложения, такие как медицинская диагностика, биометрия, сети, производство, наука о данных, автоматизация в электронной промышленности и многое другое. Он углубляется в концепции машинного обучения (ML) и практическое руководство по использованию инструментов и методов ML в реальных ситуациях инженерии данных. Книга разделена на три раздела: 1. Основы машинного обучения: Этот раздел охватывает основы алгоритмов ML, алгоритмов нейронных сетей, эволюционных методов, методов нечеткой логики и методов глубокого обучения. Авторы подробно знакомят с этими концепциями и демонстрируют их практическую реализацию с помощью IoT-устройств. 2. Multimedia Data Engineering: В этом разделе авторы исследуют применение ML-алгоритмов в компьютерном зрении, обработке изображений, обработке естественного языка, распознавании речи и биоинформатике. Они объединяют концепции, идеи, парадигмы, инструменты, методологии и стратегии, которые охватывают как контролируемое, так и неконтролируемое проектирование с особым акцентом на разработку мультимедийных данных и их приложения. 3. Реальные приложения: В этом заключительном разделе демонстрируется практическая реализация алгоритмов ML в различных областях, включая здравоохранение, финансы, маркетинг и образование. 「多媒體數據的處理和計算」一書的情節圍繞著人類研究和理解技術進步過程的必要性展開，技術進步過程從一開始就是人類發展的動力。該書強調了發展個人範式以了解技術進步過程的重要性，這是人類在飽受沖突蹂躪的世界中生存和團結的基礎。本書首先強調了多媒體數據處理和計算在現代技術中的重要性，涵蓋了醫學診斷，生物識別，網絡，制造，數據科學，電子行業自動化等各種應用。他深入研究了機器學習（ML）的概念，以及有關在實際數據工程情況下使用ML工具和技術的實用指南。該書分為三個部分：1。機器學習基礎：本節涵蓋了ML算法，神經網絡算法，進化方法，模糊邏輯方法和深度學習方法的基礎。作者詳細介紹了這些概念，並通過IoT設備演示了它們的實際實現。2.多媒體數據工程：在本節中，作者探討了ML算法在計算機視覺，圖像處理，自然語言處理，語音識別和生物信息學中的應用。它們結合了涵蓋受控和非受控設計的概念，思想，範式，工具，方法和策略，特別著重於多媒體開發及其應用。3.實際應用：最後一節演示了ML算法在醫療保健、金融、市場營銷和教育等各個領域的實際應用。 A história do livro «Processamento e Computação de Dados Multimídia» gira em torno da necessidade de o homem estudar e entender o processo de progresso tecnológico que, desde o início dos tempos, é o motor do desenvolvimento humano. O livro enfatiza a importância de desenvolver um paradigma pessoal para compreender o processo de progresso tecnológico como base para a sobrevivência e unidade do homem em um mundo devastado por conflitos. O livro começa enfatizando a importância do processamento de dados de mídia e computação em tecnologias modernas, abrangendo aplicações como diagnóstico médico, biometria, redes, produção, ciência de dados, automação na indústria eletrônica e muito mais. Ele é aprofundado no conceito de aprendizado de máquina (ML) e um manual prático sobre o uso de ferramentas e técnicas de ML em situações reais de engenharia de dados. O livro está dividido em três seções: 1. Base de Aprendizado de Máquina: Esta seção abrange os fundamentos dos algoritmos ML, algoritmos de redes neurais, métodos evolucionários, métodos de lógica ímpar e métodos de aprendizado profundo. Os autores apresentam estes conceitos em detalhe e demonstram a sua implementação prática por meio de dispositivos IoT. 2. Multipledia Data Engineering: Nesta seção, os autores investigam a aplicação de algoritmos ML na visão de computador, processamento de imagens, processamento de linguagem natural, reconhecimento de voz e bioinformática. Eles combinam conceitos, ideias, paradigmas, ferramentas, metodologias e estratégias que abrangem a engenharia controlada e descontrolada, com foco especial no desenvolvimento de mídia e suas aplicações. 3. Aplicações reais: Esta seção final mostra a implementação prática de algoritmos ML em várias áreas, incluindo saúde, finanças, marketing e educação. Die Handlung des Buches „Verarbeitung und Berechnung von Multimedia-Daten“ dreht sich um die Notwendigkeit, den Prozess des technologischen Fortschritts, der seit Anbeginn der Zeit die treibende Kraft für die Entwicklung der Menschheit ist, zu studieren und zu verstehen. Das Buch betont, wie wichtig es ist, ein persönliches Paradigma zu entwickeln, um den Prozess des technologischen Fortschritts als Grundlage für das Überleben und die Einheit des Menschen in einer von Konflikten zerrissenen Welt zu verstehen. Das Buch beginnt mit der Betonung der Bedeutung von Multimedia-Datenverarbeitung und -Computing in der heutigen Technologie und umfasst verschiedene Anwendungen wie medizinische Diagnostik, Biometrie, Netzwerke, Produktion, Data Science, Automatisierung in der Elektronikindustrie und vieles mehr. Es vertieft sich in Machine arning (ML) -Konzepte und praktische Anleitungen zum Einsatz von ML-Tools und -Techniken in realen Data Engineering-tuationen. Das Buch ist in drei Abschnitte unterteilt: 1. Grundlagen des maschinellen rnens: Dieser Abschnitt behandelt die Grundlagen von ML-Algorithmen, neuronalen Netzwerkalgorithmen, evolutionären Methoden, Fuzzy-Logik-Techniken und Deep-arning-Techniken. Die Autoren stellen diese Konzepte ausführlich vor und demonstrieren ihre praktische Umsetzung mit IoT-Geräten. 2. Multimedia Data Engineering: In diesem Abschnitt untersuchen die Autoren die Anwendung von ML-Algorithmen in Computer Vision, Bildverarbeitung, natürlicher Sprachverarbeitung, Spracherkennung und Bioinformatik. e kombinieren Konzepte, Ideen, Paradigmen, Werkzeuge, Methoden und Strategien, die sowohl kontrolliertes als auch unkontrolliertes Design mit besonderem Fokus auf die Entwicklung von Multimedia-Daten und deren Anwendung umfassen. 3. Reale Anwendungen: Dieser letzte Abschnitt zeigt die praktische Umsetzung von ML-Algorithmen in verschiedenen Bereichen, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und Bildung. Fabuła książki „Przetwarzanie i przetwarzanie danych multimedialnych” krąży wokół potrzeby, aby osoba studiować i zrozumieć proces postępu technologicznego, który był siłą napędową rozwoju ludzkości od początku czasu. Książka podkreśla znaczenie rozwijania osobistego paradygmatu dla zrozumienia procesu postępu technologicznego jako podstawy ludzkiego przetrwania i jedności w świecie rozdartym konfliktami. Książka zaczyna się od podkreślenia znaczenia multimedialnego przetwarzania danych i informatyki w nowoczesnej technologii, obejmującej różne zastosowania, takie jak diagnostyka medyczna, biometria, networking, produkcja, data science, automatyzacja w przemyśle elektronicznym i inne. Przechodzi do koncepcji uczenia maszynowego (ML) oraz praktycznego przewodnika po wykorzystaniu narzędzi i metod ML w rzeczywistych sytuacjach inżynierii danych. Książka podzielona jest na trzy sekcje: 1. Podstawy uczenia maszynowego: Ta sekcja obejmuje podstawy algorytmów ML, algorytmy sieci neuronowej, metody ewolucyjne, rozmyte metody logiczne i metody głębokiego uczenia się. Autorzy szczegółowo przedstawiają te koncepcje i pokazują ich praktyczne wdrożenie za pomocą urządzeń IoT. 2. Multimedialna inżynieria danych: W tej sekcji autorzy badają zastosowanie algorytmów ML w wizji komputerowej, przetwarzaniu obrazu, przetwarzaniu języka naturalnego, rozpoznawaniu mowy i bioinformatyce. Łączą w sobie koncepcje, idee, paradygmaty, narzędzia, metodologie i strategie obejmujące zarówno kontrolowany, jak i niestrzeżony projekt, ze szczególnym uwzględnieniem rozwoju danych multimedialnych i ich zastosowań. 3. Aplikacje rzeczywiste: Ostatnia sekcja pokazuje praktyczne wdrożenie algorytmów ML w różnych dziedzinach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach, marketingu i edukacji. La trama del libro «Elaborazione e calcolo dei dati multimediali» ruota intorno alla necessità di esplorare e comprendere il processo di progresso tecnologico che, fin dall'inizio dei tempi, ha portato avanti l'umanità. Il libro sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo di progresso tecnologico come base per la sopravvivenza e l'unità dell'uomo in un mondo devastato dai conflitti. Il libro inizia mettendo in evidenza l'importanza dell'elaborazione dei dati multimediali e del calcolo nelle tecnologie avanzate, includendo diverse applicazioni quali diagnostica medica, biometria, reti, produzione, scienza dei dati, automazione nell'industria elettronica e molto altro ancora. approfondisce nel concetto di apprendimento automatico (ML) e la guida pratica per l'utilizzo degli strumenti e dei metodi ML in situazioni reali di ingegneria dei dati. Il libro è suddiviso in tre sezioni: 1. Basi di apprendimento automatico: Questa sezione comprende le basi degli algoritmi ML, degli algoritmi delle reti neurali, dei metodi evolutivi, delle tecniche di logica impreziosite e dei metodi di apprendimento approfondito. Gli autori illustrano in dettaglio questi concetti e ne dimostrano la realizzazione con dispositivi IoT. 2. Multimedia Data Engineering: In questa sezione, gli autori esaminano le applicazioni degli algoritmi ML nella visione dei computer, nell'elaborazione delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento vocale e nella bioinformatica. Uniscono concetti, idee, paradigmi, strumenti, metodologie e strategie che comprendono la progettazione controllata e incontrollata, con particolare attenzione allo sviluppo dei dati multimediali e alle loro applicazioni. 3. Applicazioni reali: Questa sezione finale mostra l'implementazione pratica degli algoritmi ML in diversi ambiti, tra cui salute, finanza, marketing e istruzione. pobierz plik pdf pdf dosyasını indir Scarica il file pdf download pdf file descargar archivo pdf PDFファイルをダウンロード pdf 파일 다운로드 télécharger le fichier pdf PDF-Datei herunterladen 下载 pdf 文件 download pdf file descarregar ficheiro pdf להוריד קובץ PDF تنزيل ملف pdf скачать файл PDF
Dieses Buch konzentriert sich auf verschiedene Multimedia-Anwendungen mit kontrollierter und unkontrollierter Datentechnik in der heutigen Welt. Es umfasst KI-basierte Soft Computing und maschinelle Methoden in den Bereichen medizinische Diagnostik, Biometrie, Vernetzung, Produktion, Data Science, Automatisierung in der Elektronikindustrie und vielen anderen relevanten Bereichen. Multimedia Data Processing and Computing bietet eine vollständige Einführung in Machine Learning (ML) -Konzepte sowie eine praktische Anleitung zum Einsatz von Machine Learning-Tools und -Techniken in realen Data Engineering-Situationen. Es ist in drei Abschnitte unterteilt. In diesem Buch über Multimedia-Datenentwicklung und maschinelles Lernen lernt der Leser, Eingaben vorzubereiten, Ausgaben zu interpretieren, Entdeckungen zu bewerten und algorithmische Strategien zu verwenden, die dem erfolgreichen Data Mining zugrunde liegen. Die Kapitel befassen sich mit dem Einsatz verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens, neuronaler Netzwerkalgorithmen, evolutionärer Methoden, Fuzzy-Logic-Methoden und Deep-Learning-Methoden innerhalb von Projekten, so dass der Leser nicht nur das Konzept verschiedener Algorithmen, sondern auch die tatsächliche Implementierung von Algorithmen mit IoT-Geräten leicht verstehen kann. Die Autoren kombinieren Konzepte, Ideen, Paradigmen, Werkzeuge, Methoden und Strategien, die sowohl kontrolliertes als auch unkontrolliertes Design umfassen, mit besonderem Schwerpunkt auf der Entwicklung von Multimedia-Daten.
This book focuses on different applications of multimedia with supervised and unsupervised data engineering in the modern world. It includes AI-based soft computing and machine techniques in the field of medical diagnosis, biometrics, networking, manufacturing, Data Science, automation in electronics industries, and many more relevant fields. Multimedia Data Processing and Computing provides a complete introduction to Machine Learning (ML) concepts, as well as practical guidance on how to use Machine Learning tools and techniques in real-world data engineering situations. It is divided into three sections. In this book on multimedia data engineering and Machine Learning, the reader will learn how to prepare inputs, interpret outputs, appraise discoveries, and employ algorithmic strategies that are at the heart of successful data mining. The chapters focus on the use of various Machine Learning algorithms, neural net- work algorithms, evolutionary techniques, fuzzy logic techniques, and Deep Learning techniques through projects, so that the reader can easily understand not only the concept of different algorithms but also the real-world implementation of the algorithms using IoT devices. The authors bring together concepts, ideas, paradigms, tools, methodologies, and strategies that span both supervised and unsupervised engineering, with a particular emphasis on multimedia data engineering.
Este livro trata de várias aplicações de mídia com engenharia de dados controlada e descontrolada no mundo atual. Ele inclui computação suave baseada em IA e técnicas de máquinas em diagnósticos médicos, biometria, redes, produção, data science, automação na indústria eletrônica e muitas outras áreas relevantes. O Multimedia Data Processing and Computing fornece uma introdução completa ao conceito de aprendizado de máquina (ML), além de um manual prático sobre o uso de ferramentas e técnicas de aprendizado de máquina em situações reais de engenharia de dados. Está dividida em três secções. Neste livro de desenvolvimento de dados de mídia e aprendizagem de máquinas, o leitor aprenderá a produzir dados de entrada, interpretar dados de saída, avaliar descobertas e usar estratégias algoritmicas que são a base de uma análise inteligente de dados bem sucedida. Os capítulos são dedicados à utilização de vários algoritmos de aprendizagem automática, algoritmos de rede neural, técnicas evolucionárias, técnicas de lógica ímpar e técnicas de aprendizagem profunda em projetos para que o leitor possa facilmente compreender não apenas o conceito de vários algoritmos, mas também a realização real de algoritmos usando dispositivos de IoT. Os autores combinam conceitos, ideias, paradigmas, ferramentas, metodologias e estratégias que abrangem a engenharia controlada e descontrolada, com foco especial no desenvolvimento de dados multimídia.
Ce livre traite de diverses applications multimédia avec une ingénierie de données contrôlée et incontrôlée dans le monde d'aujourd'hui. Il comprend le calcul léger basé sur l'IA et les méthodes de machines dans les domaines du diagnostic médical, de la biométrie, des réseaux, de la fabrication, de la science des données, de l'automatisation dans l'industrie électronique et de nombreux autres domaines pertinents. Multimedia Data Processing and Computing fournit une introduction complète aux concepts de Machine Learning (ML), ainsi qu'un guide pratique sur l'utilisation des outils et des techniques de Machine Learning dans des situations réelles d'ingénierie de données. Elle est divisée en trois sections. Dans ce livre sur le développement de données multimédia et l'apprentissage automatique, le lecteur apprendra à préparer les données d'entrée, à interpréter les résultats, à évaluer les découvertes et à utiliser les stratégies algorithmiques qui sous-tendent l'exploration réussie des données. Les chapitres sont consacrés à l'utilisation de différents algorithmes d'apprentissage automatique, d'algorithmes de réseau neuronal, de méthodes évolutionnaires, de méthodes de logique floue et de méthodes d'apprentissage profond dans le cadre de projets afin que le lecteur puisse facilement comprendre non seulement le concept de différents algorithmes, mais aussi la mise en œuvre réelle d'algorithmes à l'aide de dispositifs IoT. Les auteurs combinent des concepts, des idées, des paradigmes, des outils, des méthodologies et des stratégies qui couvrent à la fois la conception contrôlée et non contrôlée, avec un accent particulier sur le développement de données multimédia.
Эта книга посвящена различным приложениям мультимедиа с контролируемой и неконтролируемой инженерией данных в современном мире. Он включает в себя мягкие вычисления на основе ИИ и машинные методы в области медицинской диагностики, биометрии, сетей, производства, Data Science, автоматизации в электронной промышленности и многих других соответствующих областях. Multimedia Data Processing and Computing предоставляет полное введение в концепции машинного обучения (ML), а также практическое руководство по использованию инструментов и методов машинного обучения в реальных ситуациях инженерии данных. Она разделена на три секции. В этой книге по разработке мультимедийных данных и машинному обучению читатель научится готовить входные данные, интерпретировать выходные данные, оценивать открытия и использовать алгоритмические стратегии, которые лежат в основе успешного интеллектуального анализа данных. Главы посвящены использованию различных алгоритмов машинного обучения, алгоритмов нейронной сети, эволюционных методов, методов нечеткой логики и методов глубокого обучения в рамках проектов, чтобы читатель мог легко понять не только концепцию различных алгоритмов, но и реальную реализацию алгоритмов с использованием устройств IoT. Авторы объединяют концепции, идеи, парадигмы, инструменты, методологии и стратегии, которые охватывают как контролируемое, так и неконтролируемое проектирование, с особым акцентом на разработку мультимедийных данных.
Este libro trata sobre diversas aplicaciones multimedia con ingeniería de datos controlada e incontrolada en el mundo actual. Incluye computación blanda basada en IA y técnicas automáticas en diagnósticos médicos, biometría, redes, producción, ciencia de datos, automatización en la industria electrónica y muchas otras áreas relevantes. Multimedia Data Processing and Computing proporciona una introducción completa a los conceptos de aprendizaje automático (ML), así como una guía práctica sobre el uso de herramientas y técnicas de aprendizaje automático en situaciones reales de ingeniería de datos. Está dividida en tres secciones. En este libro sobre el desarrollo de datos multimedia y el aprendizaje automático, el lector aprenderá a preparar los datos de entrada, interpretar los datos de salida, evaluar los descubrimientos y utilizar estrategias algorítmicas que sustentan el éxito de la minería de datos. Los capítulos se centran en el uso de diferentes algoritmos de aprendizaje automático, algoritmos de red neuronal, métodos evolutivos, métodos de lógica difusa y métodos de aprendizaje profundo dentro de los proyectos para que el lector pueda entender fácilmente no solo el concepto de algoritmos diferentes, sino también la implementación real de algoritmos usando dispositivos IoT. Los autores combinan conceptos, ideas, paradigmas, herramientas, metodologías y estrategias que abarcan tanto el diseño controlado como el no controlado, con especial énfasis en el desarrollo de datos multimedia.
Questo libro è dedicato a diverse applicazioni multimediali con ingegneria dei dati controllata e incontrollata nel mondo moderno. Include soft computing basato sull'IA e tecniche automatiche per la diagnosi medica, biometria, reti, produzione, Data Science, automazione nell'industria elettronica e molti altri settori rilevanti. Multimedia Data Processing and Computing fornisce un'introduzione completa al concetto di apprendimento automatico (ML) e una guida pratica per l'utilizzo degli strumenti e dei metodi di apprendimento automatico in situazioni reali di ingegneria dei dati. È suddivisa in tre sezioni. In questo libro sullo sviluppo dei dati multimediali e sull'apprendimento automatico, il lettore imparerà a produrre i dati di input, interpretare i dati di output, valutare le scoperte e utilizzare le strategie algoritmiche alla base dell'analisi intelligente dei dati. I capitoli sono dedicati all'uso di diversi algoritmi di apprendimento automatico, algoritmi di rete neurale, tecniche evolutive, tecniche di impreziosire logiche e tecniche di apprendimento profondo all'interno dei progetti, in modo che il lettore possa facilmente comprendere non solo il concetto di algoritmi diversi, ma anche la reale realizzazione di algoritmi con dispositivi di IoT. Gli autori uniscono concetti, idee, paradigmi, strumenti, metodologie e strategie che comprendono la progettazione controllata e non controllata, con particolare attenzione allo sviluppo dei dati multimediali.