Book Description: The course provides an overview of machine learning methods in image and time series analysis, including supervised and unsupervised learning techniques, deep learning models, and their applications in computer vision and signal processing. The course covers the basics of machine learning, including linear regression, logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, neural networks, and clustering algorithms. The course also discusses the challenges of big data and the importance of data preprocessing, feature selection, and model evaluation. The course is designed for students who want to learn about machine learning methods in image and time series analysis, including computer vision, signal processing, and data analysis. The course is suitable for students who have a basic understanding of programming languages such as Python or R and are familiar with mathematical concepts such as linear algebra and calculus. The course includes 13 lectures, each lasting approximately 45 minutes, covering topics such as image processing, object detection, image segmentation, facial recognition, and time series forecasting. The course also includes practical exercises and projects that allow students to apply their knowledge of machine learning methods to real-world problems.

Описание книги: Курс содержит обзор методов машинного обучения в анализе изображений и временных рядов, включая методы обучения с учителем и без учителя, модели глубокого обучения и их приложения в компьютерном зрении и обработке сигналов. Курс охватывает основы машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов, нейронные сети и алгоритмы кластеризации. В курсе также обсуждаются проблемы больших данных и важность предварительной обработки данных, выбора функций и оценки модели. Курс предназначен для студентов, которые хотят узнать о методах машинного обучения в анализе изображений и временных рядов, включая компьютерное зрение, обработку сигналов и анализ данных. Курс подходит для студентов, которые имеют базовые знания о языках программирования, таких как Python или R, и знакомы с математическими понятиями, такими как линейная алгебра и исчисление. Курс включает 13 лекций, каждая продолжительностью около 45 минут, охватывающих такие темы, как обработка изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание лиц и прогнозирование временных рядов. Курс также включает практические занятия и проекты, которые позволяют студентам применить свои знания методов машинного обучения к реальным задачам.

Livre Description : cours fournit un aperçu des méthodes d'apprentissage automatique dans l'analyse d'images et de séries chronologiques, y compris les méthodes d'apprentissage avec et sans professeur, les modèles d'apprentissage profond et leurs applications dans la vision par ordinateur et le traitement du signal. cours couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines vectorielles de référence, les réseaux neuronaux et les algorithmes de clustering. cours traite également des défis du Big Data et de l'importance du prétraitement, du choix des fonctions et de l'évaluation du modèle. cours est destiné aux étudiants qui souhaitent apprendre des techniques d'apprentissage automatique dans l'analyse d'images et de séries chronologiques, y compris la vision par ordinateur, le traitement du signal et l'analyse des données. cours convient aux étudiants qui ont une connaissance de base des langages de programmation tels que Python ou R et sont familiers avec les concepts mathématiques tels que l'algèbre linéaire et le calcul. cours comprend 13 conférences, chacune d'environ 45 minutes, couvrant des sujets tels que le traitement d'images, la détection d'objets, la segmentation d'images, la reconnaissance faciale et la prévision de séries chronologiques. cours comprend également des exercices pratiques et des projets qui permettent aux étudiants d'appliquer leurs connaissances des techniques d'apprentissage automatique à des tâches réelles.

Descripción del libro: curso ofrece una visión general de las técnicas de aprendizaje automático en el análisis de imágenes y series temporales, incluyendo métodos de aprendizaje con y sin profesor, modelos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones en la visión por computadora y procesamiento de señales. curso cubre los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de referencia, redes neuronales y algoritmos de agrupamiento. curso también analiza los problemas del big data y la importancia del pre-procesamiento de datos, la selección de funciones y la evaluación del modelo. curso está dirigido a estudiantes que deseen aprender técnicas de aprendizaje automático en análisis de imágenes y series temporales, incluyendo visión por computadora, procesamiento de señales y análisis de datos. curso es adecuado para estudiantes que tienen conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python o R, y están familiarizados con conceptos matemáticos como álgebra lineal y cálculo. curso incluye 13 conferencias, cada una con una duración de unos 45 minutos, que abarcan temas como procesamiento de imágenes, detección de objetos, segmentación de imágenes, reconocimiento facial y predicción de series de tiempo. curso también incluye clases prácticas y proyectos que permiten a los estudiantes aplicar sus conocimientos sobre técnicas de aprendizaje automático a tareas reales.

A descrição do livro: O curso contém técnicas de aprendizagem de máquinas na análise de imagens e linhas de tempo, incluindo técnicas de aprendizagem com o professor e sem o professor, modelos de aprendizado profundo e suas aplicações na visão de computador e processamento de sinais. O curso abrange os fundamentos do aprendizado de máquinas, incluindo regressão linear, regressão logística, árvores de soluções, florestas aleatórias, máquinas de suporte, redes neurais e algoritmos de clusterização. O curso também discute os problemas de big data e a importância do pré-processamento, seleção de funções e avaliação do modelo. O curso é destinado a estudantes que desejam aprender sobre técnicas de aprendizagem de máquinas na análise de imagens e linhas de tempo, incluindo visão de computador, processamento de sinais e análise de dados. O curso é adequado para estudantes que têm conhecimentos básicos sobre linguagens de programação, como Python ou R, e estão familiarizados com conceitos matemáticos, como álgebra linear e cálculo. O curso inclui 13 palestras, com cerca de 45 minutos de duração, que abrangem temas como processamento de imagens, detecção de objetos, segmentação de imagens, reconhecimento facial e previsão de séries de tempo. O curso também inclui aulas e projetos práticos que permitem que os estudantes apliquem seus conhecimentos de aprendizado de máquina a tarefas reais.

Descrizione del libro: Il corso fornisce una panoramica dei metodi di apprendimento automatico nell'analisi delle immagini e delle serie temporali, inclusi i metodi di apprendimento con e senza insegnante, i modelli di apprendimento approfondito e le loro applicazioni nella visione dei computer e nell'elaborazione dei segnali. Il corso comprende le basi dell'apprendimento automatico, tra cui regressione lineare, regressione logistica, alberi di soluzioni, foreste casuali, macchine di supporto vettori, reti neurali e algoritmi di clustering. parla anche dei problemi di grandi dimensioni e dell'importanza della pre-elaborazione dei dati, della scelta delle funzioni e della valutazione del modello. Il corso è rivolto agli studenti che desiderano conoscere le tecniche di apprendimento automatico nell'analisi delle immagini e delle serie temporali, incluse la visione dei computer, l'elaborazione dei segnali e l'analisi dei dati. Il corso è adatto per studenti che hanno conoscenze di base sui linguaggi di programmazione, come Python o R, e conoscono concetti matematici come algebra lineare e calcolo. Il corso comprende 13 lezioni, ognuna di circa 45 minuti, che comprendono temi quali elaborazione di immagini, rilevamento di oggetti, segmentazione di immagini, riconoscimento facciale e previsioni di serie temporali. Il corso include anche corsi e progetti pratici che permettono agli studenti di applicare la loro conoscenza delle tecniche di apprendimento automatico alle sfide reali.

Buchbeschreibung: Der Kurs bietet einen Überblick über Methoden des maschinellen rnens in der Bild- und Zeitreihenanalyse, einschließlich Methoden des rnens mit und ohne hrer, Deep-arning-Modelle und ihre Anwendungen in Computer Vision und gnalverarbeitung. Der Kurs behandelt die Grundlagen des maschinellen rnens, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen, Random Forests, Support-Vector-Maschinen, neuronalen Netzwerken und Clustering-Algorithmen. Der Kurs diskutiert auch die Herausforderungen von Big Data und die Bedeutung von Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl und Modellbewertung. Der Kurs richtet sich an Studenten, die maschinelle rntechniken in der Bild- und Zeitreihenanalyse erlernen möchten, einschließlich Computer Vision, gnalverarbeitung und Datenanalyse. Der Kurs eignet sich für Studenten, die Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R haben und mit mathematischen Konzepten wie linearer Algebra und Kalkül vertraut sind. Der Kurs umfasst 13 Vorträge, die jeweils etwa 45 Minuten dauern und Themen wie Bildverarbeitung, Objekterkennung, Bildsegmentierung, Gesichtserkennung und Zeitreihenvorhersage abdecken. Der Kurs umfasst auch praktische Übungen und Projekte, die es den Schülern ermöglichen, ihr Wissen über maschinelle rnmethoden auf reale Aufgaben anzuwenden.

Książka Opis: Kurs zapewnia przegląd metod uczenia maszynowego w analizie obrazu i serii czasowych, w tym nadzorowanych i niezabezpieczonych metod uczenia się, modeli głębokiego uczenia się oraz ich zastosowań w komputerowym wizji i przetwarzaniu sygnałów. Kurs obejmuje podstawy uczenia maszynowego, w tym regresję liniową, regresję logistyczną, drzewa decyzyjne, losowe lasy, obsługę maszyn wektorowych, sieci neuronowe i algorytmy klastrujące. Kurs omawia również zagadnienia związane z dużymi danymi oraz znaczenie wstępnego przetwarzania danych, wyboru funkcji i oceny modeli. Kurs przeznaczony jest dla studentów, którzy chcą poznać techniki uczenia maszynowego w analizie obrazu i serii czasowych, w tym wizji komputerowej, przetwarzania sygnałów i analizy danych. Kurs jest odpowiedni dla studentów, którzy posiadają podstawową znajomość języków programowania, takich jak Python lub R i znają koncepcje matematyczne, takie jak algebra liniowa i obliczenia. Kurs obejmuje 13 wykładów, z których każdy trwa około 45 minut, obejmujących tematy takie jak przetwarzanie obrazu, wykrywanie obiektów, segmentacja obrazu, rozpoznawanie twarzy i przewidywanie serii czasowych. Kurs obejmuje również praktyczne sesje i projekty, które umożliwiają uczniom zastosowanie wiedzy o technikach uczenia maszynowego do zadań w świecie rzeczywistym.

תיאור ספרים: הקורס מספק סקירה של שיטות למידת מכונה בניתוח סדרות תמונה וזמן, כולל שיטות למידה מפוקחות ובלתי מפוקחות, מודלים ללמידה עמוקה, הקורס מכסה את היסודות של למידת מכונה, כולל רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה, יערות אקראיים, מכונות וקטורים תומכות, רשתות עצביות ואלגוריתמי קיבוצים. הקורס דן גם בסוגיות מידע גדולות ובחשיבות עיבוד הנתונים, בחירת התכונות והערכת המודל. הקורס מיועד לתלמידים שרוצים ללמוד על טכניקות למידת מכונה בניתוח סדרות תמונה וזמן, כולל ראיית מחשב, עיבוד אותות וניתוח נתונים. הקורס מתאים לתלמידים בעלי ידע בסיסי בשפות תכנות כגון פייתון או R ומכירים מושגים מתמטיים כגון אלגברה לינארית וחדו "א. הקורס כולל 13 הרצאות, כל אחת אורכת כ-45 דקות, המסקרות נושאים כגון עיבוד תמונה, זיהוי אובייקטים, קטעי תמונה, זיהוי פנים וחיזוי סדרות זמן. הקורס כולל גם מפגשי ידיים ופרויקטים המאפשרים לתלמידים ליישם את הידע שלהם בשיטות למידת מכונה''

Kitap Açıklaması: Bu ders, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme yöntemleri, derin öğrenme modelleri ve bunların bilgisayar görüşü ve sinyal işlemedeki uygulamaları dahil olmak üzere görüntü ve zaman serisi analizinde makine öğrenme yöntemlerine genel bir bakış sunar. Ders, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri, sinir ağları ve kümeleme algoritmaları dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini kapsar. Ders ayrıca büyük veri konularını ve veri ön işleme, özellik seçimi ve model değerlendirmesinin önemini tartışmaktadır. Bu ders, bilgisayar görüşü, sinyal işleme ve veri analizi dahil olmak üzere görüntü ve zaman serisi analizinde makine öğrenme teknikleri hakkında bilgi edinmek isteyen öğrenciler için tasarlanmıştır. Kurs, Python veya R gibi programlama dilleri hakkında temel bilgiye sahip olan ve doğrusal cebir ve hesap gibi matematiksel kavramlara aşina olan öğrenciler için uygundur. Ders, her biri yaklaşık 45 dakika süren, görüntü işleme, nesne algılama, görüntü segmentasyonu, yüz tanıma ve zaman serisi tahmini gibi konuları kapsayan 13 ders içermektedir. Kurs ayrıca, öğrencilerin makine öğrenme teknikleri hakkındaki bilgilerini gerçek dünyadaki görevlere uygulamalarını sağlayan uygulamalı oturumlar ve projeler içerir.

وصف الكتاب: تقدم الدورة نظرة عامة على طرق التعلم الآلي في تحليل الصور والسلسلة الزمنية، بما في ذلك طرق التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، ونماذج التعلم العميق، وتطبيقاتها في الرؤية الحاسوبية ومعالجة الإشارات. تغطي الدورة أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات ناقلات الدعم، والشبكات العصبية، وخوارزميات التجميع. تناقش الدورة أيضًا قضايا البيانات الضخمة وأهمية المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات وتقييم النموذج. تم تصميم الدورة للطلاب الذين يرغبون في التعرف على تقنيات التعلم الآلي في تحليل الصور والسلسلة الزمنية، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة الإشارات وتحليل البيانات. الدورة مناسبة للطلاب الذين لديهم معرفة أساسية بلغات البرمجة مثل Python أو R وهم على دراية بالمفاهيم الرياضية مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل. تتضمن الدورة 13 محاضرة، تستغرق كل منها حوالي 45 دقيقة، وتغطي موضوعات مثل معالجة الصور واكتشاف الكائن وتقسيم الصورة والتعرف على الوجه والتنبؤ بالسلسلة الزمنية. تتضمن الدورة أيضًا جلسات ومشاريع عملية تسمح للطلاب بتطبيق معرفتهم بتقنيات التعلم الآلي على مهام العالم الحقيقي.

책 설명: 이 과정은 감독 및 감독되지 않은 학습 방법, 딥 러닝 모델 및 컴퓨터 비전 및 신호 처리 응용 프로그램을 포함하여 이미지 및 시계열 분석에서 머신 러닝 방법에 대한 개요를 제공합니다. 이 과정은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신, 신경망 및 클러스터링 알고리즘을 포함한 머신 러닝의 기본 사항을 다룹니다. 이 과정은 또한 빅 데이터 문제와 데이터 사전 처리, 기능 선택 및 모델 평가의 중요성에 대해 설명합니다. 이 과정은 컴퓨터 비전, 신호 처리 및 데이터 분석을 포함하여 이미지 및 시계열 분석에서 머신 러닝 기술에 대해 배우고 자하는 학생들을 위해 고안되었습니다. 이 과정은 파이썬 또는 R과 같은 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식이 있고 선형 대수 및 미적분학과 같은 수학적 개념에 익숙한 학생들에게 적합합니다. 이 과정에는 이미지 처리, 객체 감지, 이미지 세분화, 얼굴 인식 및 시계열 예측과 같은 주제를 다루는 13 개의 강의가 포함됩니다. 이 과정에는 학생들이 기계 학습 기술에 대한 지식을 실제 작업에 적용 할 수있는 실습 세션 및 프로젝트도 포함됩니다.

Book Description：このコースでは、画像および時系列解析における機械学習の方法の概要を説明します。これには、監視および監視されていない学習方法、深層学習モデル、およびコンピュータビジョンおよび信号処理におけるそれらのアプリケーションが含まれます。このコースでは、線形回帰、ロジスティック回帰、意思決定ツリー、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク、クラスタリングアルゴリズムなどの機械学習の基礎を学びます。また、ビッグデータの問題や、データ前処理、フィーチャー選択、モデル評価の重要性についても解説しています。このコースは、コンピュータビジョン、信号処理、データ分析など、画像および時系列解析における機械学習技術について学びたい学生向けに設計されています。このコースは、PythonやRなどのプログラミング言語の基礎知識を持ち、線形代数や微積分などの数学的概念に精通している学生に適しています。各講義は約45分間で、画像処理、物体検出、画像セグメンテーション、顔認識、時系列予測など13の講義があります。このコースには、実践的なセッションやプロジェクトも含まれており、学生は機械学習技術の知識を実際のタスクに適用することができます。

書籍描述：該課程概述了圖像和時間序列分析中的機器學習方法，包括教師和非教師教學方法，深度學習模型及其在計算機視覺和信號處理中的應用。該課程涵蓋了機器學習的基礎，包括線性回歸，邏輯回歸，決策樹，隨機森林，參考向量機，神經網絡和聚類算法。該課程還討論了大數據問題以及數據預處理，功能選擇和模型評估的重要性。該課程面向希望了解圖像和時間序列分析中的機器學習方法的學生，包括計算機視覺，信號處理和數據分析。該課程適用於對編程語言（例如Python或R）具有基本知識的學生，並且熟悉線性代數和微積分等數學概念的學生。該課程包括13個講座，每個講座持續約45分鐘，涵蓋諸如圖像處理，對象檢測，圖像細分，面部識別和時間序列預測等主題。該課程還包括動手課程和項目，使學生能夠將他們對機器學習方法的知識應用於實際任務。