Book: Learning in the Absence of Training Data Introduction: In today's fast-paced technological era, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. With the rapid development of modern knowledge, it has become increasingly important to develop a personal paradigm for perceiving the technological process. This book, "Learning in the Absence of Training Data introduces the concept of bespoke learning, a new mechanistic approach that enables us to generate values of an output variable at each designated value of an associated input variable. This innovative method allows us to learn the input-output relationship even when little to no information is available about the output, as in many real-world problems. Chapter 1: Bespoke Learning - A New Approach to Learning Without Training Data The first chapter delves into the concept of bespoke learning, explaining how it differs from traditional machine learning methods. The authors highlight the need for a new approach to learning in the absence of training data and introduce the idea of tapping into system dynamics in generic dynamical systems to learn the function that causes the system's evolution. They also discuss the importance of comparing realisations of a random graph variable given multivariate time series datasets of disparate temporal coverage. This chapter provides a comprehensive overview of the book's content and sets the stage for the remaining chapters.

Книга: Обучение в отсутствие обучающих данных Введение: В современную быстро развивающуюся технологическую эру крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. С быстрым развитием современных знаний всё более важным становится выработка личностной парадигмы восприятия технологического процесса. В этой книге «Обучение в отсутствие обучающих данных» вводится концепция индивидуального обучения, нового механистического подхода, который позволяет нам генерировать значения выходной переменной при каждом назначенном значении связанной входной переменной. Этот инновационный метод позволяет нам изучать отношения ввода-вывода, даже когда мало или вообще нет информации о выводе, как во многих реальных задачах. Глава 1: Индивидуальное обучение - новый подход к обучению без обучающих данных Первая глава углубляется в концепцию индивидуального обучения, объясняя, чем оно отличается от традиционных методов машинного обучения. Авторы подчеркивают необходимость нового подхода к обучению в отсутствие обучающих данных и вводят идею использования динамики системы в общих динамических системах для изучения функции, которая вызывает эволюцию системы. Они также обсуждают важность сравнения реализаций случайной графовой переменной с учетом многомерных наборов данных временных рядов с разрозненным временным охватом. В этой главе представлен всесторонний обзор содержания книги и задана основа для остальных глав.

Livre : Apprendre en l'absence de données de formation Introduction : Dans l'ère technologique moderne en évolution rapide, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Avec le développement rapide des connaissances modernes, l'élaboration d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique devient de plus en plus importante. Ce livre « Apprendre en l'absence de données d'apprentissage » introduit le concept d'apprentissage individuel, une nouvelle approche mécaniste qui nous permet de générer les valeurs de la variable de sortie à chaque valeur attribuée de la variable d'entrée associée. Cette méthode innovante nous permet d'étudier les relations E/S, même lorsqu'il y a peu ou pas d'informations sur la sortie, comme dans de nombreuses tâches réelles. Chapitre 1 : L'apprentissage individuel - une nouvelle approche de l'apprentissage sans données d'apprentissage premier chapitre se penche sur le concept de l'apprentissage individuel en expliquant en quoi il diffère des méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. s auteurs soulignent la nécessité d'une nouvelle approche de l'apprentissage en l'absence de données d'apprentissage et introduisent l'idée d'utiliser la dynamique du système dans les systèmes dynamiques communs pour étudier la fonction qui provoque l'évolution du système. Ils discutent également de l'importance de comparer les implémentations d'une variable graphique aléatoire en tenant compte des ensembles de données multidimensionnelles de séries temporelles à couverture temporelle disparate. présent chapitre donne un aperçu complet du contenu du livre et fournit une base pour les autres chapitres.

: Aprender sin datos de aprendizaje Introducción: En la era tecnológica actual, en rápida evolución, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. Con el rápido desarrollo del conocimiento moderno, es cada vez más importante desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico. Este libro «Aprender en ausencia de datos de aprendizaje» introduce el concepto de aprendizaje individual, un nuevo enfoque mecanicista que nos permite generar valores de la variable de salida en cada valor asignado de la variable de entrada asociada. Este método innovador nos permite estudiar las relaciones de E/S, incluso cuando hay poca o ninguna información sobre la salida, como en muchas tareas reales. Capítulo 1: Aprendizaje individual - un nuevo enfoque del aprendizaje sin datos de aprendizaje primer capítulo profundiza en el concepto de aprendizaje individual, explicando en qué se diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático. autores subrayan la necesidad de un nuevo enfoque del aprendizaje en ausencia de datos de aprendizaje e introducen la idea de utilizar la dinámica del sistema en sistemas dinámicos comunes para estudiar la función que causa la evolución del sistema. También discuten la importancia de comparar las implementaciones de una variable gráfica aleatoria teniendo en cuenta conjuntos de datos de series de tiempo multidimensionales con una cobertura de tiempo dispersa. Este capítulo ofrece una visión general completa del contenido del libro y proporciona una base para los capítulos restantes.

Livro: Aprendizagem na ausência de dados de aprendizagem Introdução: Na era tecnológica moderna em rápida evolução, é fundamental compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos na humanidade. Com o rápido desenvolvimento do conhecimento moderno, torna-se cada vez mais importante a criação de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico. Este livro «Treinamento sem dados de aprendizagem» introduz o conceito de aprendizado individual, uma nova abordagem mecânica que nos permite gerar valores para a variável de saída a cada valor atribuído para a variável de entrada associada. Este método inovador permite-nos explorar relações de E/S, mesmo quando há pouca ou nenhuma informação sobre a conclusão, como muitas tarefas reais. Capítulo 1: Aprendizagem individual - uma nova abordagem da aprendizagem sem dados de aprendizagem Primeiro capítulo aprofundado no conceito de aprendizagem individual, explicando o que é diferente dos métodos tradicionais de aprendizagem de máquina. Os autores destacam a necessidade de uma nova abordagem da aprendizagem na ausência de dados de aprendizagem e introduzem a ideia de usar a dinâmica do sistema em sistemas dinâmicos comuns para estudar a função que provoca a evolução do sistema. Eles também discutem a importância de comparar implementações de variáveis de gráficos aleatórias com conjuntos multidimensionais de dados de séries de tempo com abrangência temporária dividida. Este capítulo apresenta uma revisão completa do conteúdo do livro e uma base para os outros capítulos.

Formazione in assenza di dati di apprendimento Introduzione: In un'era tecnologica in continua evoluzione, è fondamentale comprendere l'evoluzione della tecnologia e i suoi effetti sull'umanità. Con il rapido sviluppo delle conoscenze moderne, diventa sempre più importante la creazione di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico. In Apprendimento in assenza di dati di apprendimento viene introdotto il concetto di apprendimento personalizzato, un nuovo approccio meccanico che ci permette di generare valori di output per ogni valore assegnato alla variabile di input associata. Questo metodo innovativo ci permette di studiare I/O anche quando non si dispone di informazioni di output, come in molte cose reali. Capitolo 1: Apprendimento individuale - Nuovo approccio all'apprendimento senza dati di apprendimento Il primo capitolo approfondisce il concetto di apprendimento individuale, spiegando in che modo è diverso dai metodi tradizionali di apprendimento automatico. Gli autori sottolineano la necessità di un nuovo approccio all'apprendimento in assenza di dati di apprendimento e introducono l'idea di utilizzare le dinamiche del sistema in sistemi dinamici comuni per studiare la funzione che provoca l'evoluzione del sistema. Discutono inoltre dell'importanza di confrontare le implementazioni di una variabile grafica casuale in base a set di dati di serie temporali multi-dimensioni con una copertura temporale differente. Questo capitolo fornisce una panoramica completa dei contenuti del libro e fornisce la base per gli altri capitoli.

Buch: rnen in Abwesenheit von rndaten Einleitung: In der heutigen schnelllebigen technologischen Ära ist es entscheidend, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Mit der rasanten Entwicklung des modernen Wissens wird es immer wichtiger, ein persönliches Paradigma der Wahrnehmung des technologischen Prozesses zu entwickeln. In diesem Buch „rnen in Abwesenheit von Trainingsdaten“ wird das Konzept des individuellen rnens vorgestellt, ein neuer mechanistischer Ansatz, der es uns ermöglicht, bei jedem zugeordneten Wert der zugehörigen Eingangsgröße Werte der Ausgangsgröße zu generieren. Diese innovative Methode ermöglicht es uns, I/O-Beziehungen zu untersuchen, auch wenn es wenig oder keine Informationen über die Ausgabe gibt, wie bei vielen realen Aufgaben. Kapitel 1: Individuelles rnen - ein neuer Ansatz für das rnen ohne Trainingsdaten Das erste Kapitel vertieft das Konzept des individuellen rnens und erklärt, wie es sich von herkömmlichen Methoden des maschinellen rnens unterscheidet. Die Autoren betonen die Notwendigkeit eines neuen Ansatzes für das rnen in Abwesenheit von Trainingsdaten und führen die Idee ein, die Dynamik des Systems in allgemeinen dynamischen Systemen zu nutzen, um die Funktion zu untersuchen, die die Entwicklung des Systems verursacht. e diskutieren auch die Bedeutung des Vergleichs von Implementierungen einer zufälligen Graphvariablen unter Berücksichtigung mehrdimensionaler Zeitreihendatensätze mit verstreuter zeitlicher Abdeckung. Dieses Kapitel gibt einen umfassenden Überblick über den Inhalt des Buches und legt die Grundlage für die weiteren Kapitel.

Book: arning in the Absence of arning Data Introduction: W dzisiejszej szybko rozwijającej się erze technologicznej konieczne jest zrozumienie procesu ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. Wraz z szybkim rozwojem nowoczesnej wiedzy coraz ważniejsze staje się opracowanie osobistego paradygmatu postrzegania procesu technologicznego. Ta książka, Uczenie się w braku danych szkoleniowych, wprowadza koncepcję zindywidualizowanego uczenia się, nowe podejście mechanistyczne, które pozwala nam generować wartości zmiennej wyjściowej przy każdej przypisanej wartości powiązanej zmiennej wejściowej. Ta innowacyjna metoda pozwala nam studiować relacje I/O nawet wtedy, gdy nie ma informacji wyjściowych, jak w wielu zadaniach świata rzeczywistego. Rozdział 1: Indywidualne uczenie się - nowe podejście do uczenia się bez uczenia się danych Pierwszy rozdział rozpoczyna się w koncepcji indywidualnego uczenia się, wyjaśniając, jak różni się od tradycyjnych metod uczenia maszynowego. Autorzy podkreślają potrzebę nowego podejścia do uczenia się w przypadku braku danych szkoleniowych oraz wprowadzenia idei wykorzystania dynamiki systemu w ogólnych systemach dynamicznych do badania funkcji, która powoduje ewolucję systemu. Omawiają również znaczenie porównywania realizacji losowej zmiennej graficznej z wielowymiarowymi zbiorami danych szeregów czasowych z rozbieżnym zasięgiem czasowym. Rozdział ten zawiera obszerny przegląd treści książki i określa ramy dla pozostałych rozdziałów.

Book: למידה בהיעדר מבוא מידע למידה: בעידן הטכנולוגי המתפתח במהירות, חיוני להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על האנושות. עם ההתפתחות המהירה של הידע המודרני, חשוב יותר ויותר לפתח פרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי. ספר זה, arning in the Abservation of Training Data, מציג את מושג הלמידה האינדיבידואלית, גישה מכניסטית חדשה המאפשרת לנו לייצר ערכי משתנה פלט בכל ערך שהוקצה למשתנה קלט קשור. שיטה חדשנית זו מאפשרת לנו לחקור מערכות יחסים מסוג I/O גם כאשר יש מעט או אין מידע על תפוקה, כמו בהרבה משימות בעולם האמיתי. פרק 1: למידה אינדיבידואלית - גישה חדשה ללמידה ללא למידה, הפרק הראשון מתעמק בתפיסת הלמידה האינדיבידואלית, ומסביר כיצד היא שונה משיטות לימוד מכונה מסורתיות. המחברים מדגישים את הצורך בגישה חדשה ללמידה בהיעדר נתוני אימון ומציגים את הרעיון של שימוש בדינמיקה של המערכת במערכות דינמיות כלליות כדי לחקור את הפונקציה שגורמת לאבולוציה של המערכת. הם גם דנים בחשיבות של השוואת מציאויות של משתנה גרף אקראי בהינתן נתונים מסדרות זמן רב-זמניות עם כיסוי זמן מזלזל. פרק זה מספק סקירה מקיפה של תוכן הספר וקובע את המסגרת של הפרקים הנותרים.''

Kitap: Öğrenme Verilerinin Yokluğunda Öğrenme Giriş: Günümüzün hızla gelişen teknolojik çağında, teknoloji evrimi sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak zorunludur. Modern bilginin hızla gelişmesiyle birlikte, teknolojik sürecin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek giderek daha önemli hale gelmektedir. Eğitim Verilerinin Yokluğunda Öğrenme (arning in the Absence of Training Data) adlı bu kitap, ilgili bir girdi değişkeninin her atanmış değerinde çıktı değişkeni değerleri üretmemizi sağlayan yeni bir mekanik yaklaşım olan bireyselleştirilmiş öğrenme kavramını tanıtmaktadır. Bu yenilikçi yöntem, birçok gerçek dünya görevinde olduğu gibi, çok az veya hiç çıktı bilgisi olmadığında bile I/O ilişkilerini incelememize olanak tanır. Bölüm 1: Bireyselleştirilmiş Öğrenme - Verileri Öğrenmeden Öğrenmeye Yeni Bir Yaklaşım İlk bölüm, geleneksel makine öğrenme yöntemlerinden nasıl farklı olduğunu açıklayan bireyselleştirilmiş öğrenme kavramını ele almaktadır. Yazarlar, eğitim verilerinin yokluğunda öğrenmeye yeni bir yaklaşımın gerekliliğini vurgulamakta ve sistemin evrimine neden olan işlevi incelemek için genel dinamik sistemlerde sistem dinamiklerini kullanma fikrini ortaya koymaktadır. Ayrıca, çok değişkenli zaman serisi veri kümeleri verilen rastgele bir grafik değişkeninin gerçekleşmelerinin farklı zaman kapsamı ile karşılaştırılmasının önemini tartışırlar. Bu bölüm, kitabın içeriğine kapsamlı bir genel bakış sağlar ve kalan bölümler için çerçeveyi belirler.

كتاب |: التعلم في غياب بيانات التعلم مقدمة: في العصر التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الضروري فهم عملية تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مع التطور السريع للمعرفة الحديثة، يصبح من المهم بشكل متزايد تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية. يقدم هذا الكتاب، التعلم في غياب بيانات التدريب، مفهوم التعلم الفردي، وهو نهج ميكانيكي جديد يسمح لنا بتوليد قيم متغيرة للإخراج عند كل قيمة مخصصة لمتغير مدخل ذي صلة. تسمح لنا هذه الطريقة المبتكرة بدراسة علاقات I O حتى عندما يكون هناك القليل من معلومات الإخراج أو معدومة، كما هو الحال في العديد من مهام العالم الحقيقي. الفصل 1: التعلم الفردي - نهج جديد للتعلم بدون بيانات التعلم يتعمق الفصل الأول في مفهوم التعلم الفردي، موضحًا كيف يختلف عن طرق التعلم الآلي التقليدية. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى نهج جديد للتعلم في غياب بيانات التدريب وتقديم فكرة استخدام ديناميكيات النظام في الأنظمة الديناميكية العامة لدراسة الوظيفة التي تسبب تطور النظام. يناقشون أيضًا أهمية مقارنة إدراك متغير الرسم البياني العشوائي نظرًا لمجموعات بيانات السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات مع تغطية زمنية متباينة. يقدم هذا الفصل لمحة عامة شاملة عن محتويات الكتاب ويحدد إطار الفصول المتبقية.

書：在沒有教學數據的情況下學習介紹：在當今快速發展的技術時代，了解技術演變過程及其對人類的影響至關重要。隨著現代知識的迅速發展，建立對過程感知的個人範式變得越來越重要。本書「在沒有學習數據的情況下學習」引入了個性化學習的概念，這是一種新的機械方法，使我們可以在相關輸入變量的每個分配值下生成輸出變量的值。這種創新的方法使我們能夠探索I/O關系，即使很少或根本沒有輸出信息，就像許多實際任務一樣。第一章：個性化學習是沒有學習數據學習的新方法第一章深入探討了個人學習的概念，解釋了它與傳統機器學習方法有何不同。作者強調在沒有學習數據的情況下需要一種新的學習方法，並提出了在通用動力學系統中使用系統動力學來研究導致系統演變的功能的想法。他們還討論了比較隨機圖變量的實現的重要性，同時考慮到具有不同時間範圍的多維時間序列數據集。本章全面概述了本書的內容，並為其余章節奠定了基礎。