Machine Learning for Civil and Environmental Engineers: A Practical Approach to Datadriven Analysis, Explainability, and Causality Machine learning (ML) has revolutionized the field of civil and environmental engineering, providing new tools and techniques for analyzing and solving complex problems. This book offers an accessible and practical framework for understanding and applying ML in these domains, presenting state-of-the-art methodologies and techniques for developing and implementing algorithms in the engineering domain. The book begins by introducing the basics of ML, explaining the different types of learning (supervised, unsupervised, and semi-supervised) and their applications in civil and environmental engineering. It then delves into real-world projects such as analyzing and designing structural members, optimizing concrete mixtures for site applications, evaluating the response of bridges to hazards, and predicting water quality and energy expenditure in buildings. Each project is accompanied by step-by-step examples and sample databases and codes for readers to practice with. The text emphasizes the importance of understanding the process of technology evolution and the need to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This is essential for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. The author argues that ML can be used not only to analyze data but also to explain and understand the underlying causes of complex phenomena, leading to more effective and sustainable solutions. The book covers a range of topics, including: 1. Supervised learning: This type of learning involves training an algorithm on labeled data to make predictions on new, unseen data. The book provides examples of how supervised learning can be applied to civil and environmental engineering problems, such as predicting the strength of materials and the behavior of structures under different loads. 2.

Машинное обучение для гражданских и экологических инженеров: практический подход к анализу данных, объяснимости и причинности Машинное обучение (ML) произвело революцию в области гражданского и экологического инжиниринга, предоставив новые инструменты и методы для анализа и решения сложных проблем. Эта книга предлагает доступную и практическую основу для понимания и применения ML в этих областях, представляя современные методологии и методы для разработки и реализации алгоритмов в инженерной области. Книга начинается с введения основ ML, объясняющих различные типы обучения (контролируемое, неконтролируемое и полу-контролируемое) и их применения в гражданском и экологическом инжиниринге. Затем он углубляется в реальные проекты, такие как анализ и проектирование конструктивных элементов, оптимизация бетонных смесей для применения на площадке, оценка реакции мостов на опасности и прогнозирование качества воды и расхода энергии в зданиях. Каждый проект сопровождается пошаговыми примерами и образцами баз данных и кодов, с которыми читатели могут потренироваться. В тексте подчеркивается важность понимания процесса эволюции технологий и необходимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это существенно для выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Автор утверждает, что ML может использоваться не только для анализа данных, но и для объяснения и понимания основных причин сложных явлений, что приводит к более эффективным и устойчивым решениям. Книга охватывает ряд тем, в том числе: 1. Обучение с учителем: этот тип обучения включает в себя обучение алгоритма на помеченных данных, чтобы делать прогнозы на новых, невидимых данных. В книге приводятся примеры того, как обучение с учителем может быть применено к проблемам гражданского и экологического проектирования, таким как прогнозирование прочности материалов и поведения конструкций при различных нагрузках. 2.

Machine arning for Civil and Environmental Engineers : une approche pratique de l'analyse des données, de l'explication et de la causalité Machine arning (ML) a révolutionné l'ingénierie civile et environnementale en fournissant de nouveaux outils et méthodes pour analyser et résoudre des problèmes complexes. Ce livre offre une base accessible et pratique pour la compréhension et l'application de ML dans ces domaines, en présentant des méthodologies et des méthodes modernes pour le développement et la mise en œuvre d'algorithmes dans le domaine de l'ingénierie. livre commence par l'introduction des bases de ML expliquant les différents types de formation (contrôlée, non contrôlée et semi-contrôlée) et leurs applications en ingénierie civile et environnementale. Il s'oriente ensuite vers des projets réels tels que l'analyse et la conception d'éléments constructifs, l'optimisation des mélanges de béton pour des applications sur site, l'évaluation de la réponse des ponts aux dangers et la prévision de la qualité de l'eau et de la consommation d'énergie dans les bâtiments. Chaque projet est accompagné d'exemples pas à pas et d'exemples de bases de données et de codes avec lesquels les lecteurs peuvent s'entraîner. texte souligne l'importance de comprendre l'évolution des technologies et la nécessité d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. C'est essentiel à la survie de l'humanité et à la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. L'auteur affirme que le ML peut être utilisé non seulement pour analyser les données, mais aussi pour expliquer et comprendre les causes sous-jacentes des phénomènes complexes, ce qui conduit à des solutions plus efficaces et durables. livre couvre un certain nombre de sujets, dont : 1. Apprendre avec un enseignant : Ce type d'apprentissage implique d'enseigner un algorithme sur des données marquées pour faire des prévisions sur de nouvelles données invisibles. livre donne des exemples de la façon dont l'apprentissage avec un enseignant peut être appliqué aux problèmes de conception civile et environnementale, tels que la prévision de la résistance des matériaux et du comportement des structures à différentes charges. 2.

Aprendizaje automático para ingenieros civiles y ambientales: un enfoque práctico en el análisis de datos, explicabilidad y causalidad aprendizaje automático (ML) ha revolucionado la ingeniería civil y ambiental al proporcionar nuevas herramientas y técnicas para analizar y resolver problemas complejos. Este libro ofrece una base accesible y práctica para entender y aplicar ML en estos campos, presentando metodologías y técnicas modernas para el desarrollo e implementación de algoritmos en el campo de la ingeniería. libro comienza con la introducción de los fundamentos del ML explicando los diferentes tipos de aprendizaje (controlado, descontrolado y semi-controlado) y sus aplicaciones en ingeniería cívica y ambiental. A continuación, se profundiza en proyectos reales como el análisis y diseño de elementos estructurales, la optimización de mezclas de hormigón para su aplicación en el sitio, la evaluación de la respuesta de los puentes a los peligros y la predicción de la calidad del agua y el consumo de energía en los edificios. Cada proyecto va acompañado de ejemplos paso a paso y muestras de bases de datos y códigos con los que los lectores pueden practicar. texto destaca la importancia de comprender el proceso de evolución de la tecnología y la necesidad de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Esto es esencial para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de los seres humanos en un Estado en guerra. autor sostiene que ML puede ser utilizado no sólo para el análisis de datos, sino también para explicar y entender las causas subyacentes de fenómenos complejos, dando como resultado soluciones más eficientes y sostenibles. libro cubre una serie de temas, incluyendo: 1. Aprender con un profesor: este tipo de aprendizaje incluye enseñar un algoritmo sobre datos marcados para hacer predicciones sobre nuevos datos invisibles. libro ofrece ejemplos de cómo el aprendizaje con el profesor se puede aplicar a problemas de diseño civil y ambiental, como predecir la resistencia de los materiales y el comportamiento de las estructuras bajo diferentes cargas. 2.

Treinamento de máquinas para engenheiros civis e ambientais: Abordagem prática de análise de dados, explicabilidade e causalidade A aprendizagem de máquinas (ML) revolucionou a engenharia civil e ambiental, fornecendo novas ferramentas e métodos para analisar e resolver problemas complexos. Este livro oferece uma base acessível e prática para a compreensão e aplicação da ML nessas áreas, apresentando metodologias e técnicas modernas para o desenvolvimento e implementação de algoritmos na área de engenharia. O livro começa com a introdução de bases de ML que explicam os diferentes tipos de aprendizagem (controlada, descontrolada e semi-controlada) e suas aplicações na engenharia civil e ambiental. Em seguida, ele se aprofundará em projetos reais, como análise e concepção de elementos construtivos, otimização de misturas de concreto para aplicação no local, avaliação da resposta das pontes aos perigos e previsão da qualidade da água e do consumo de energia nos edifícios. Cada projeto é acompanhado por exemplos e amostras de banco de dados e códigos com os quais os leitores podem se exercitar. O texto enfatiza a importância de compreender a evolução da tecnologia e a necessidade de criar um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico para o desenvolvimento do conhecimento moderno. Isso é essencial para a sobrevivência da humanidade e para a sobrevivência da união das pessoas num estado em guerra. O autor afirma que o ML não pode ser usado apenas para analisar dados, mas também para explicar e compreender as principais causas dos fenômenos complexos, levando a soluções mais eficazes e sustentáveis. O livro abrange uma série de temas, incluindo 1. Aprender com um professor: Este tipo de treinamento inclui aprender um algoritmo em dados marcados para fazer previsões em dados novos e invisíveis. O livro apresenta exemplos de como a formação com o professor pode ser aplicada a problemas de engenharia civil e ambiental, como a previsão da resistência dos materiais e do comportamento das estruturas em diferentes cargas. 2.

Apprendimento automatico per ingegneri civili e ambientali: l'approccio pratico all'analisi dei dati, alla spiegabilità e alla causalità Apprendimento automatico (ML) ha rivoluzionato l'ingegneria civile e ambientale fornendo nuovi strumenti e metodi per analizzare e risolvere problemi complessi. Questo libro offre una base accessibile e pratica per la comprensione e l'applicazione di ML in questi ambiti, presentando metodologie e metodi moderni per lo sviluppo e la realizzazione di algoritmi nel campo dell'ingegneria. Il libro inizia con l'introduzione di basi ML che spiegano i diversi tipi di apprendimento (controllato, incontrollato e semi-controllato) e la loro applicazione nell'ingegneria civile e ambientale. Viene poi approfondito in progetti reali, come l'analisi e la progettazione di elementi costruttivi, l'ottimizzazione delle miscele di cemento da applicare al sito, la valutazione della risposta dei ponti ai pericoli e la previsione della qualità dell'acqua e del consumo di energia negli edifici. Ogni progetto è accompagnato da esempi e modelli di database e codici con cui i lettori possono esercitarsi. Il testo sottolinea l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e la necessità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Ciò è essenziale per la sopravvivenza dell'umanità e per la sopravvivenza dell'unione delle persone in uno stato in guerra. L'autore sostiene che ML può essere utilizzato non solo per l'analisi dei dati, ma anche per spiegare e comprendere le principali cause dei fenomeni complessi, portando a soluzioni più efficaci e sostenibili. Il libro comprende una serie di argomenti, tra cui 1. Formazione con un insegnante: questo tipo di apprendimento include l'apprendimento di un algoritmo su dati contrassegnati per predire dati nuovi e invisibili. Il libro fornisce esempi di come l'apprendimento con un insegnante può essere applicato a problemi di progettazione civile e ambientale, come la previsione della resistenza dei materiali e del comportamento dei progetti in diversi carichi di lavoro. 2.

Maschinelles rnen für Bau- und Umweltingenieure: Ein praktischer Ansatz zur Analyse von Daten, Erklärbarkeit und Kausalität Maschinelles rnen (ML) hat das Bau- und Umweltingenieurwesen revolutioniert, indem es neue Werkzeuge und Methoden zur Analyse und Lösung komplexer Probleme bereitstellt. Dieses Buch bietet eine zugängliche und praktische Grundlage für das Verständnis und die Anwendung von ML in diesen Bereichen und stellt moderne Methoden und Methoden für die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen im Ingenieurbereich vor. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die ML-Grundlagen, in der die verschiedenen Arten des rnens (kontrolliert, unkontrolliert und semi-kontrolliert) und ihre Anwendung im Zivil- und Umweltingenieurwesen erklärt werden. Anschließend geht es tiefer in reale Projekte wie die Analyse und Gestaltung von Strukturelementen, die Optimierung von Betonmischungen für Standortanwendungen, die Bewertung der Reaktion von Brücken auf Gefahren und die Vorhersage der Wasserqualität und des Energieverbrauchs in Gebäuden. Jedes Projekt wird von Schritt-für-Schritt-Beispielen und Beispieldatenbanken und Codes begleitet, mit denen die ser üben können. Der Text betont die Bedeutung des Verständnisses des Prozesses der Technologieentwicklung und die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dies ist wesentlich für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung von Menschen in einem kriegführenden Staat. Der Autor argumentiert, dass ML nicht nur verwendet werden kann, um Daten zu analysieren, sondern auch, um die zugrunde liegenden Ursachen komplexer Phänomene zu erklären und zu verstehen, was zu effizienteren und nachhaltigeren Lösungen führt. Das Buch umfasst eine Reihe von Themen, darunter: 1. rnen mit dem hrer: Diese Art des rnens beinhaltet das Trainieren des Algorithmus auf markierten Daten, um Vorhersagen über neue, unsichtbare Daten zu treffen. Das Buch enthält Beispiele dafür, wie das rnen mit einem hrer auf Probleme der Zivil- und Umweltplanung angewendet werden kann, z. B. die Vorhersage der Festigkeit von Materialien und des Verhaltens von Strukturen unter verschiedenen Belastungen. 2.

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İnşaat ve Çevre Mühendisleri için Makine Öğrenimi: Veri Analizi, Açıklanabilirlik ve Nedensellik için Pratik Bir Yaklaşım Makine öğrenimi (ML), karmaşık problemleri analiz etmek ve çözmek için yeni araçlar ve yöntemler sağlayarak inşaat ve çevre mühendisliğinde devrim yarattı. Bu kitap, bu alanlarda ML'yi anlamak ve uygulamak için erişilebilir ve pratik bir çerçeve sunmakta, mühendislik alanında algoritmalar geliştirmek ve uygulamak için modern metodolojiler ve yöntemler sunmaktadır. Kitap, farklı eğitim türlerini (denetimli, kontrolsüz ve yarı denetimli) ve bunların sivil ve çevre mühendisliğindeki uygulamalarını açıklayan ML temellerini tanıtarak başlar. Daha sonra yapısal analiz ve tasarım, saha uygulamaları için beton karışımlarını optimize etmek, tehlikelere karşı köprü tepkilerini değerlendirmek ve binalarda su kalitesini ve enerji tüketimini tahmin etmek gibi gerçek dünya projelerine giriyor. Her projeye, adım adım örnekler ve okuyucuların pratik yapabileceği örnek veritabanları ve kodlar eşlik eder. Metin, teknoloji evrimi sürecini anlamanın önemini ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacını vurgulamaktadır. Bu, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir devlette insanların birleşmesinin hayatta kalması için gereklidir. Yazar, ML'nin yalnızca verileri analiz etmek için değil, aynı zamanda daha verimli ve sürdürülebilir çözümlere yol açan karmaşık olayların altında yatan nedenleri açıklamak ve anlamak için de kullanılabileceğini savunuyor. Kitap, aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi konuyu kapsar: 1. Denetimli öğrenme: Bu tür bir öğrenme, yeni, görünmez veriler üzerinde tahminler yapmak için etiketli veriler üzerinde bir algoritma öğretmeyi içerir. Kitap, denetimli öğrenmenin, malzemelerin gücünü ve çeşitli yükler altındaki yapıların davranışını tahmin etmek gibi sivil ve çevresel tasarım problemlerine nasıl uygulanabileceğine dair örnekler sunmaktadır. 2.

التعلم الآلي للمهندسين المدنيين والبيئيين: أحدث نهج عملي لتحليل البيانات والقابلية للتفسير والتعلم الآلي السببي (ML) ثورة في الهندسة المدنية والبيئية من خلال توفير أدوات وطرق جديدة لتحليل وحل المشكلات المعقدة. يقدم هذا الكتاب إطارًا عمليًا يسهل الوصول إليه لفهم وتطبيق ML في هذه المجالات، ويعرض المنهجيات والطرق الحديثة لتطوير وتنفيذ الخوارزميات في المجال الهندسي. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات ML التي تشرح أنواعًا مختلفة من التدريب (الخاضع للإشراف وغير الخاضع للرقابة وشبه الخاضع للإشراف) وتطبيقها في الهندسة المدنية والبيئية. ثم يتعمق في مشاريع العالم الحقيقي مثل التحليل والتصميم الهيكلي، وتحسين المزيج الخرساني لتطبيقات الموقع، وتقييم استجابات الجسر للمخاطر، والتنبؤ بجودة المياه واستهلاك الطاقة في المباني. كل مشروع مصحوب بأمثلة خطوة بخطوة وقواعد بيانات عينات ورموز يمكن للقراء التدرب عليها. ويشدد النص على أهمية فهم عملية تطور التكنولوجيا والحاجة إلى وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة. هذا ضروري لبقاء البشرية وبقاء توحيد الناس في دولة متحاربة. يجادل المؤلف بأنه يمكن استخدام ML ليس فقط لتحليل البيانات، ولكن أيضًا لشرح وفهم الأسباب الكامنة وراء الظواهر المعقدة، مما يؤدي إلى حلول أكثر كفاءة واستدامة. يغطي الكتاب عددًا من الموضوعات، بما في ذلك: 1. التعلم الخاضع للإشراف: يتضمن هذا النوع من التعلم تعليم خوارزمية على البيانات الموسومة لإجراء تنبؤات على البيانات الجديدة غير المرئية. يقدم الكتاب أمثلة على كيفية تطبيق التعلم الخاضع للإشراف على مشاكل التصميم المدنية والبيئية، مثل التنبؤ بقوة المواد وسلوك الهياكل تحت أحمال مختلفة. 2.