its examples. The world we live in today is constantly evolving due to technology. Humanity has been able to achieve incredible advancements over time. But most importantly, these innovations are changing our world at an everincreasing rate. The need to develop a personal paradigm to understand these technological processes becomes essential for survival and unity in a divided society. Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers presents key concepts and techniques in probabilistic machine learning in a way that is accessible to civil engineering students and professionals without a specialized background in statistics or computer science. This book is unique in its focus on practical applications in civil engineering and related fields such as construction management transportation planning and environmental monitoring. Probabilistic machine learning provides a powerful toolkit for addressing uncertainty in engineering systems, allowing practitioners to quantify and manage risk with confidence. Examples of realworld applications illustrate how probabilistic machine learning can improve decisionmaking across various disciplines. The text begins by introducing fundamental probabilistic concepts and then moves on to practical applications of machine learning in civil engineering. It covers topics such as Bayesian inference, Monte Carlo simulations, and Markov chains, each presented through stepbystep examples illustrations, and exercises. The book highlights the importance of probability theory in understanding machine learning techniques and offers insights into the future of engineering education. Throughout the book, the authors emphasize the need to study and understand the process of technology evolution, which they believe is crucial for humanity's survival and the unification of people in a warring state. They argue that adaptation of technological terms in a simplified and accessible format is essential for readers to comprehend and apply these advancements effectively. In summary, Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers is an indispensable resource for civil engineers seeking to master probabilistic machine learning approaches and techniques.

его примеры. Мир, в котором мы живем сегодня, постоянно развивается за счет технологий. Человечество со временем смогло добиться невероятных достижений. Но самое главное - эти инновации меняют наш мир с постоянно растущей скоростью. Необходимость разработки личной парадигмы для понимания этих технологических процессов становится необходимой для выживания и единства в разделенном обществе. Probabilistic Machine arning for Civil Engineers представляет ключевые концепции и методы в вероятностном машинном обучении таким образом, который доступен для студентов-строителей и специалистов без специализированного опыта в области статистики или информатики. Эта книга уникальна своим акцентом на практическое применение в гражданском строительстве и смежных областях, таких как управление строительством, планирование перевозок и мониторинг окружающей среды. Вероятностное машинное обучение предоставляет мощный инструментарий для устранения неопределенности в инженерных системах, позволяя практикующим специалистам с уверенностью оценивать риски и управлять ими. Примеры реальных приложений иллюстрируют, как вероятностное машинное обучение может улучшить принятие решений в различных дисциплинах. Текст начинается с введения фундаментальных вероятностных концепций, а затем переходит к практическим применениям машинного обучения в гражданском строительстве. Он охватывает такие темы, как байесовский вывод, моделирование Монте-Карло и цепи Маркова, каждая из которых представлена в виде пошаговых примеров иллюстраций и упражнений. Книга подчеркивает важность теории вероятностей в понимании методов машинного обучения и предлагает понимание будущего инженерного образования. На протяжении всей книги авторы подчеркивают необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий, который, по их мнению, имеет решающее значение для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Они утверждают, что адаптация технологических терминов в упрощенном и доступном формате необходима читателям для эффективного понимания и применения этих достижений. Таким образом, вероятностное машинное обучение для инженеров-строителей является незаменимым ресурсом для инженеров-строителей, стремящихся освоить вероятностные подходы и методы машинного обучения.

ses exemples. monde dans lequel nous vivons aujourd'hui évolue constamment au détriment de la technologie. L'humanité a réussi avec le temps à réaliser des réalisations incroyables. Mais surtout, ces innovations changent notre monde à un rythme sans cesse croissant. La nécessité d'élaborer un paradigme personnel pour comprendre ces processus technologiques devient essentielle à la survie et à l'unité dans une société divisée. Probabilistic Machine arning for Civil Engineers présente les concepts et les méthodes clés de l'apprentissage automatique probabiliste d'une manière accessible aux étudiants en construction et aux professionnels sans expérience spécialisée en statistique ou en informatique. Ce livre est unique en son genre pour ses applications pratiques dans le génie civil et les domaines connexes tels que la gestion de la construction, la planification des transports et la surveillance de l'environnement. L'apprentissage automatique probabiliste fournit une boîte à outils puissante pour résoudre les incertitudes des systèmes d'ingénierie, permettant aux praticiens d'évaluer et de gérer les risques en toute confiance. Des exemples d'applications réelles illustrent comment l'apprentissage automatique probabiliste peut améliorer la prise de décision dans différentes disciplines. texte commence par l'introduction de concepts probabilistes fondamentaux, puis passe aux applications pratiques de l'apprentissage automatique dans le génie civil. Il couvre des sujets tels que la conclusion bayésienne, la modélisation de Monte Carlo et les chaînes de Markov, chacun étant présenté comme des exemples pas à pas d'illustrations et d'exercices. livre souligne l'importance de la théorie des probabilités dans la compréhension des méthodes d'apprentissage automatique et offre une compréhension de l'avenir de l'enseignement de l'ingénierie. Tout au long du livre, les auteurs soulignent la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies qui, selon eux, est crucial pour la survie de l'humanité et l'unification des hommes dans un État en guerre. Ils affirment que l'adaptation des termes technologiques dans un format simplifié et accessible est nécessaire pour que les lecteurs comprennent et appliquent efficacement ces réalisations. L'apprentissage automatique probabiliste pour les ingénieurs du bâtiment est donc une ressource indispensable pour les ingénieurs du bâtiment qui cherchent à maîtriser les approches probabilistes et les méthodes d'apprentissage automatique.

sus ejemplos. mundo en el que vivimos hoy está evolucionando constantemente a través de la tecnología. La humanidad ha sido capaz de lograr logros increíbles con el tiempo. Pero lo más importante es que estas innovaciones están cambiando nuestro mundo a una velocidad cada vez mayor. La necesidad de desarrollar un paradigma personal para entender estos procesos tecnológicos se hace necesaria para la supervivencia y la unidad en una sociedad dividida. Probabilistic Machine arning for Civil Engineers presenta conceptos y técnicas clave en el aprendizaje automático probabilístico de una manera accesible para estudiantes de construcción y profesionales sin experiencia especializada en estadística o informática. Este libro es único por su énfasis en aplicaciones prácticas en la construcción civil y áreas relacionadas como la gestión de la construcción, la planificación del transporte y el monitoreo ambiental. aprendizaje automático probabilístico proporciona herramientas potentes para eliminar la incertidumbre en los sistemas de ingeniería, lo que permite a los profesionales evaluar y gestionar los riesgos con confianza. Ejemplos de aplicaciones reales ilustran cómo el aprendizaje automático probabilístico puede mejorar la toma de decisiones en diferentes disciplinas. texto comienza con la introducción de conceptos probabilísticos fundamentales y luego pasa a las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático en la construcción civil. Abarca temas como la conclusión bayesiana, el modelado de Monte Carlo y las cadenas de Markov, cada uno de los cuales se presenta en forma de ejemplos paso a paso de ilustraciones y ejercicios. libro destaca la importancia de la teoría de la probabilidad en la comprensión de los métodos de aprendizaje automático y propone una comprensión de la futura educación en ingeniería. A lo largo del libro, los autores subrayan la necesidad de estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología, que consideran crucial para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un Estado en guerra. Argumentan que la adaptación de los términos tecnológicos en un formato simplificado y accesible es necesaria para que los lectores comprendan y apliquen eficazmente estos avances. Así, el aprendizaje automático probabilístico para ingenieros civiles es un recurso indispensable para los ingenieros civiles que buscan dominar los enfoques probabilísticos y las técnicas de aprendizaje automático.

seus exemplos. O mundo em que vivemos hoje está sempre a desenvolver-se através da tecnologia. A humanidade conseguiu, com o tempo, avanços incríveis. Mas o mais importante é que estas inovações estão mudando o nosso mundo a uma velocidade crescente. A necessidade de desenvolver um paradigma pessoal para compreender esses processos tecnológicos torna-se essencial para a sobrevivência e a unidade numa sociedade dividida. O Projabilistic Machine arning for Civil Engineers apresenta conceitos e métodos essenciais no aprendizado de máquinas prováveis de uma forma que está disponível para estudantes de construção e profissionais sem experiência especializada em estatística ou informática. Este livro é único por sua ênfase em aplicações práticas na construção civil e em áreas adjacentes, como gestão de construção, planejamento de transporte e monitoramento ambiental. O aprendizado de máquinas prováveis fornece uma ferramenta poderosa para eliminar as incertezas dos sistemas de engenharia, permitindo que os profissionais praticantes avaliem e controlem os riscos com segurança. Exemplos de aplicações reais ilustram como o aprendizado de máquinas pode melhorar a tomada de decisões em diferentes disciplinas. O texto começa com a introdução de conceitos fundamentais de probabilidade, e depois passa a aplicar o aprendizado de máquina na construção civil. Ele abrange temas como a conclusão baiesa, a modelagem de Monte Carlo e a cadeia de Markov, cada um com exemplos passo a passo de ilustrações e exercícios. O livro enfatiza a importância da teoria da probabilidade na compreensão dos métodos de aprendizagem de máquinas e propõe a compreensão do futuro da engenharia. Ao longo do livro, os autores destacam a necessidade de estudar e compreender a evolução da tecnologia, que consideram essencial para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas num Estado em guerra. Eles afirmam que a adaptação de termos tecnológicos em um formato simplificado e acessível é necessária aos leitores para compreender e aplicar esses avanços de forma eficaz. Assim, o provável treinamento de máquinas para engenheiros de construção é um recurso indispensável para engenheiros de construção que procuram aprender abordagens prováveis e técnicas de aprendizagem de máquinas.

i suoi esempi. Il mondo in cui viviamo oggi è in continua evoluzione grazie alla tecnologia. L'umanità, nel tempo, ha ottenuto incredibili successi. Ma soprattutto, queste innovazioni stanno cambiando il nostro mondo a una velocità sempre crescente. La necessità di sviluppare un paradigma personale per comprendere questi processi tecnologici diventa essenziale per la sopravvivenza e l'unità in una società divisa. Probabilistic Machine arning for Civil Engineers presenta i concetti e le tecniche chiave nell'apprendimento automatico probabile in un modo che è disponibile per studenti di costruzione e professionisti senza esperienza specializzata in statistica o informatica. Questo libro è unico per le sue applicazioni pratiche nell'edilizia civile e nelle aree correlate, come la gestione delle costruzioni, la pianificazione dei trasporti e il monitoraggio ambientale. Il probabile apprendimento automatico fornisce potenti strumenti per risolvere le incertezze dei sistemi di ingegneria, permettendo ai professionisti di valutare e gestire i rischi con sicurezza. Esempi di applicazioni reali illustrano come l'apprendimento automatico probabile possa migliorare la presa di decisioni in diverse discipline. Il testo inizia con l'introduzione di concetti fondamentali probabilistici e poi passa alle applicazioni pratiche dell'apprendimento automatico nella costruzione civile. tratta di argomenti come la conclusione bayesiana, la simulazione di Montecarlo e la catena Markov, ognuno dei quali è rappresentato da esempi di illustrazioni ed esercizi. Il libro sottolinea l'importanza della teoria delle probabilità nella comprensione dei metodi di apprendimento automatico e offre una comprensione del futuro dell'ingegneria. Durante tutto il libro, gli autori sottolineano la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia, che ritengono fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e l'unione delle persone in uno stato in guerra. Sostengono che l'adattamento dei termini tecnologici in formato semplificato e accessibile sia necessario ai lettori per comprendere e applicare efficacemente questi progressi. Pertanto, il probabile apprendimento automatico per gli ingegneri edili è una risorsa indispensabile per gli ingegneri edili che cercano di imparare approcci probabilistici e metodi di apprendimento automatico.

seine Beispiele. Die Welt, in der wir heute leben, entwickelt sich durch Technologie ständig weiter. Die Menschheit konnte im Laufe der Zeit unglaubliche Erfolge erzielen. Aber das Wichtigste ist, dass diese Innovationen unsere Welt mit ständig wachsender Geschwindigkeit verändern. Die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma zu entwickeln, um diese technologischen Prozesse zu verstehen, wird für das Überleben und die Einheit in einer gespaltenen Gesellschaft unerlässlich. Probabilistic Machine arning for Civil Engineers präsentiert Schlüsselkonzepte und Methoden im probabilistischen maschinellen rnen auf eine Weise, die Baustudenten und Fachleuten ohne spezialisierte Erfahrung in Statistik oder Informatik zur Verfügung steht. Dieses Buch ist einzigartig in seiner Betonung der praktischen Anwendung im Tiefbau und verwandten Bereichen wie Baumanagement, Verkehrsplanung und Umweltüberwachung. Probabilistisches maschinelles rnen bietet ein leistungsstarkes Toolkit zur Beseitigung von Unsicherheiten in technischen Systemen, das es Praktikern ermöglicht, Risiken mit Zuversicht einzuschätzen und zu managen. Beispiele für reale Anwendungen zeigen, wie probabilistisches maschinelles rnen die Entscheidungsfindung in verschiedenen Disziplinen verbessern kann. Der Text beginnt mit der Einführung grundlegender probabilistischer Konzepte und geht dann zu praktischen Anwendungen des maschinellen rnens im Bauingenieurwesen über. Es umfasst Themen wie Bayes'sche Inferenz, Monte-Carlo-mulationen und Markov-Ketten, die jeweils in Form von Schritt-für-Schritt-Beispielen von Illustrationen und Übungen präsentiert werden. Das Buch betont die Bedeutung der Wahrscheinlichkeitstheorie für das Verständnis von Methoden des maschinellen rnens und bietet Einblicke in die Zukunft der Ingenieurausbildung. Während des gesamten Buches betonen die Autoren die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu untersuchen und zu verstehen, von dem sie glauben, dass er für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat entscheidend ist. e argumentieren, dass die Anpassung von Technologiebegriffen in einem vereinfachten und zugänglichen Format für die ser notwendig ist, um diese Fortschritte effektiv zu verstehen und anzuwenden. Daher ist probabilistisches maschinelles rnen für Bauingenieure eine unverzichtbare Ressource für Bauingenieure, die probabilistische Ansätze und Methoden des maschinellen rnens beherrschen möchten.

jego przykłady. Świat, w którym żyjemy, nieustannie ewoluuje dzięki technologii. Z czasem ludzkość była w stanie osiągnąć niesamowite osiągnięcia. Ale co najważniejsze, innowacje te zmieniają nasz świat w coraz większym tempie. Potrzeba opracowania osobistego paradygmatu w celu zrozumienia tych procesów technologicznych staje się niezbędna dla przetrwania i jedności w podzielonym społeczeństwie. Probabilistic Machine arning dla inżynierów budownictwa prezentuje kluczowe koncepcje i metody w probabilistycznym uczeniu maszynowym w sposób, który jest dostępny dla studentów budownictwa i specjalistów bez specjalistycznej wiedzy w dziedzinie statystyki lub informatyki. Ta książka jest wyjątkowa w swoim nacisku na praktyczne zastosowania w inżynierii lądowej i w powiązanych dziedzinach, takich jak zarządzanie budownictwem, planowanie transportu i monitorowanie środowiska. Probabilistyczne uczenie maszynowe zapewnia potężny zestaw narzędzi do rozwiązywania problemu niepewności w systemach inżynieryjnych, umożliwiając praktykującym ocenę ryzyka i zarządzanie nim z ufnością. Przykłady zastosowań w świecie rzeczywistym ilustrują, jak probabilistyczne uczenie maszynowe może poprawić podejmowanie decyzji w różnych dyscyplinach. Tekst rozpoczyna się od wprowadzenia podstawowych koncepcji probabilistycznych, a następnie przechodzi do praktycznych zastosowań uczenia maszynowego w inżynierii lądowej. Obejmuje ona takie tematy jak bayesowskie wnioskowanie, modelowanie Monte Carlo i łańcuchy Markova, każdy przedstawiany jako krok po kroku przykłady ilustracji i ćwiczeń. Książka podkreśla znaczenie teorii prawdopodobieństwa w zrozumieniu metod uczenia maszynowego i oferuje wgląd w przyszłą edukację inżynierską. W całej książce autorzy podkreślają potrzebę studiowania i zrozumienia procesu ewolucji technologii, która ich zdaniem jest kluczowa dla przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Twierdzą, że dostosowanie terminów technologicznych w uproszczonym i dostępnym formacie jest niezbędne dla czytelników do skutecznego zrozumienia i zastosowania tych osiągnięć. Probabilistyczne uczenie maszynowe dla inżynierów budownictwa lądowego jest zatem niezbędnym zasobem dla inżynierów budownictwa lądowego dążących do opanowania podejść probabilistycznych i technik uczenia maszynowego.

הדוגמאות שלו. העולם בו אנו חיים כיום מתפתח כל הזמן באמצעות טכנולוגיה. במשך הזמן, האנושות הצליחה להגיע להישגים מדהימים. אבל הכי חשוב, החידושים האלה משנים את עולמנו בקצב הולך וגדל. הצורך לפתח פרדיגמה אישית כדי להבין תהליכים טכנולוגיים אלה הופך הכרחי להישרדות ואחדות בחברה מפולגת. Machine arning for Civil Engineers מציג מושגי מפתח ושיטות בלימוד מכונה הסתברותית באופן הנגיש לתלמידי בנייה ואנשי מקצוע ללא התמחות בסטטיסטיקה או מדעי המחשב. ספר זה ייחודי בדגש על יישומים מעשיים בהנדסה אזרחית ובתחומים קשורים כגון ניהול בנייה, תכנון תחבורה וניטור סביבתי. למידת מכונה הסתברותית מספקת ערכת כלים רבת עוצמה לטיפול בחוסר ודאות במערכות הנדסיות, המאפשרת למתרגלים להעריך ולנהל סיכונים בביטחון. דוגמאות של יישומים בעולם האמיתי ממחישות כיצד למידת מכונה הסתברותית יכולה לשפר את קבלת ההחלטות על פני תחומים. הטקסט מתחיל בהצגת מושגים הסתברותיים בסיסיים ואז עובר ליישומים מעשיים של למידת מכונה בהנדסה אזרחית. הוא מכסה נושאים כגון הסקה בייסיאנית, דוגמנות מונטה קרלו, ושרשראות מרקוב, כל אחת מהן הוצגה כדוגמאות צעד אחר צעד של איורים ותרגילים. הספר מדגיש את חשיבותה של תורת ההסתברות בהבנת שיטות למידת מכונה ומציע תובנות על החינוך ההנדסי העתידי. לאורך כל הספר מדגישים המחברים את הצורך ללמוד ולהבין את תהליך האבולוציה של הטכנולוגיה, שהוא, לדעתם, חיוני להישרדות האנושות ולאיחוד אנשים במצב מלחמה. הם טוענים כי התאמת מונחים טכנולוגיים בפורמט פשוט ונגיש נחוצה לקוראים כדי להבין וליישם את ההתקדמות הזו ביעילות. למידת מכונה הסתברותית עבור מהנדסים אזרחיים היא משאב הכרחי עבור מהנדסים אזרחיים המבקשים לשלוט בגישות הסתברותיות ובטכניקות למידת מכונה.''

örnekleri. Bugün yaşadığımız dünya sürekli olarak teknoloji ile gelişmektedir. Zamanla, insanlık inanılmaz başarılar elde edebildi. Ancak en önemlisi, bu yenilikler dünyamızı giderek artan bir oranda değiştiriyor. Bu teknolojik süreçleri anlamak için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacı, bölünmüş bir toplumda hayatta kalma ve birlik için gerekli hale gelir. İnşaat Mühendisleri için Olasılıksal Makine Öğrenimi, olasılıksal makine öğrenimindeki temel kavram ve yöntemleri, istatistik veya bilgisayar bilimlerinde uzmanlaşmış uzmanlığa sahip olmayan inşaat öğrencileri ve profesyonelleri için erişilebilir bir şekilde sunar. Bu kitap, inşaat mühendisliği ve inşaat yönetimi, ulaşım planlaması ve çevre izleme gibi ilgili alanlardaki pratik uygulamalara verdiği önem bakımından benzersizdir. Olasılıksal makine öğrenimi, mühendislik sistemlerindeki belirsizliği gidermek için güçlü bir araç seti sağlayarak, uygulayıcıların riskleri güvenle değerlendirmelerini ve yönetmelerini sağlar. Gerçek dünyadaki uygulama örnekleri, olasılıklı makine öğreniminin disiplinler arasında karar vermeyi nasıl geliştirebileceğini göstermektedir. Metin, temel olasılıksal kavramları tanıtarak başlar ve daha sonra inşaat mühendisliğinde makine öğreniminin pratik uygulamalarına geçer. Bayes çıkarımı, Monte Carlo modellemesi ve Markov zincirleri gibi her biri illüstrasyon ve alıştırmaların adım adım örnekleri olarak sunulan konuları kapsar. Kitap, makine öğrenme yöntemlerini anlamada olasılık teorisinin önemini vurgulamakta ve gelecekteki mühendislik eğitimi hakkında bilgi vermektedir. Kitap boyunca yazarlar, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için çok önemli olan teknolojinin evrim sürecini inceleme ve anlama ihtiyacını vurgulamaktadır. Teknolojik terimlerin basitleştirilmiş ve erişilebilir bir biçimde uyarlanmasının, okuyucuların bu ilerlemeleri etkili bir şekilde anlamaları ve uygulamaları için gerekli olduğunu savunuyorlar. İnşaat mühendisleri için olasılıksal makine öğrenimi, olasılıksal yaklaşımlara ve makine öğrenme tekniklerine hakim olmak isteyen inşaat mühendisleri için vazgeçilmez bir kaynaktır.

أمثلته. العالم الذي نعيش فيه اليوم يتطور باستمرار من خلال التكنولوجيا. بمرور الوقت، تمكنت البشرية من تحقيق إنجازات لا تصدق. لكن الأهم من ذلك، أن هذه الابتكارات تغير عالمنا بمعدل متزايد باستمرار. تصبح الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لفهم هذه العمليات التكنولوجية ضرورية للبقاء والوحدة في مجتمع منقسم. يقدم التعلم الآلي الاحتمالي للمهندسين المدنيين مفاهيم وأساليب رئيسية في التعلم الآلي الاحتمالي بطريقة متاحة لطلاب البناء والمهنيين الذين ليس لديهم خبرة متخصصة في الإحصاء أو علوم الكمبيوتر. هذا الكتاب فريد من نوعه في تركيزه على التطبيقات العملية في الهندسة المدنية والمجالات ذات الصلة مثل إدارة البناء وتخطيط النقل والرصد البيئي. يوفر التعلم الآلي الاحتمالي مجموعة أدوات قوية لمعالجة عدم اليقين في الأنظمة الهندسية، مما يمكّن الممارسين من تقييم المخاطر وإدارتها بثقة. توضح أمثلة التطبيقات الواقعية كيف يمكن للتعلم الآلي الاحتمالي تحسين صنع القرار عبر التخصصات. يبدأ النص بإدخال مفاهيم احتمالية أساسية ثم ينتقل إلى التطبيقات العملية للتعلم الآلي في الهندسة المدنية. يغطي موضوعات مثل الاستدلال البايزي، ونمذجة مونت كارلو، وسلاسل ماركوف، كل منها يقدم كأمثلة خطوة بخطوة للرسوم التوضيحية والتمارين. يسلط الكتاب الضوء على أهمية نظرية الاحتمالات في فهم طرق التعلم الآلي ويقدم رؤى حول التعليم الهندسي المستقبلي. يؤكد المؤلفون في جميع أنحاء الكتاب على الحاجة إلى دراسة وفهم عملية تطور التكنولوجيا، والتي، في رأيهم، ضرورية لبقاء البشرية وتوحيد الناس في حالة حرب. يجادلون بأن تكييف المصطلحات التكنولوجية في شكل مبسط ويمكن الوصول إليه ضروري للقراء لفهم وتطبيق هذه التطورات بشكل فعال. وبالتالي فإن التعلم الآلي الاحتمالي للمهندسين المدنيين هو مورد لا غنى عنه للمهندسين المدنيين الذين يسعون إلى إتقان الأساليب الاحتمالية وتقنيات التعلم الآلي.

그의 예. 오늘날 우리가 살고있는 세상은 기술을 통해 끊임없이 발전하고 있습니다. 시간이 지남에 따라 인류는 놀라운 업적을 달성 할 수있었습니다. 그러나 가장 중요한 것은 이러한 혁신이 점점 증가하는 속도로 세상을 변화시키고 있다는 것입니다. 이러한 기술 과정을 이해하기위한 개인적인 패러다임을 개발할 필요성은 분열 된 사회에서 생존과 연합을 위해 필요합니다. 토목 기술자를위한 확률 적 머신 러닝은 통계 또는 컴퓨터 과학에 대한 전문 지식없이 건설 학생 및 전문가가 액세스 할 수있는 방식으로 확률 적 머신 러닝의 핵심 개념과 방법을 제시합니다. 이 책은 토목 공학 및 건설 관리, 운송 계획 및 환경 모니터링과 같은 관련 분야의 실제 응용에 중점을두고 있습니다. 확률 적 머신 러닝은 엔지니어링 시스템의 불확실성을 해결하기위한 강력한 툴킷을 제공하여 실무자가 자신있게 위험을 평가하고 관리 할 수 있도록 실제 응용 프로그램의 예는 확률 론적 머신 러닝이 여러 분야에서 의사 결정을 개선 할 수있는 방법을 보여줍니다. 텍스트는 근본적인 확률 론적 개념을 도입하여 시작한 다음 토목 공학에서 기계 학습의 실제 응용 프로그램으로 넘어갑니다. 베이지안 추론, 몬테카를로 모델링 및 마르코프 체인과 같은 주제를 다루며, 각각 그림과 연습의 단계별 예제로 제시됩니다. 이 책은 기계 학습 방법을 이해하는 데있어 확률 이론의 중요성을 강조하고 미래의 공학 교육에 대한 통찰력을 제공 이 책 전체에서 저자들은 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일에 결정적인 기술의 진화 과정을 연구하고 이해할 필요성을 강조합니다. 그들은 독자들이 이러한 발전을 효과적으로 이해하고 적용하기 위해서는 기술 용어를 단순화되고 접근 가능한 형식으로 적용해야한다고 따라서 토목 기술자를위한 확률 적 머신 러닝은 확률 적 접근 방식과 머신 러닝 기술을 마스터하고자하는 토목 기술자에게 없어서는 안될 리소스입니다.

彼の例です。私たちが生きている世界は、テクノロジーによって絶えず進化しています。時間が経つにつれて、人類は信じられないほどの成果を達成することができました。しかし、最も重要なことは、これらのイノベーションは、ますます増加する速度で私たちの世界を変えています。これらの技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムを開発する必要性は、分裂した社会での生存と団結のために必要になります。Probabilistic Machine arning for Civil Engineersは、統計学やコンピュータサイエンスの専門知識を持たない建設学生や専門家がアクセスできる方法で、確率的機械学習の主な概念と方法を提示します。本書は、建設管理、輸送計画、環境モニタリングといった土木および関連分野における実用化に重点を置いている点でユニークです。確率的機械学習は、エンジニアリングシステムの不確実性に対処するための強力なツールキットを提供し、実践者がリスクを自信を持って評価および管理できるようにします。実世界のアプリケーションの例は、確率的な機械学習が各分野の意思決定をどのように改善できるかを示しています。本文は、基本的な確率論的概念を導入することから始まり、土木工学における機械学習の実用化に移行する。これは、ベイズ推論、モンテカルロモデリング、マルコフチェーンなどのトピックをカバーしており、それぞれがイラストや演習のステップバイステップの例として提示されています。本書では、機械学習法の理解における確率論の重要性を強調し、将来の工学教育に関する洞察を提供します。著者たちは、本書を通じて、人類の存続と戦争状態における人々の統一のために不可欠な技術の進化の過程を研究し理解する必要性を強調している。彼らは、読者がこれらの進歩を効果的に理解し、適用するためには、簡略化されたアクセス可能な形式で技術的な用語を適応することが必要であると主張している。したがって、土木エンジニアの確率的機械学習は、確率的アプローチと機械学習技術を習得しようとする土木エンジニアにとって不可欠なリソースです。

他的例子。我們今天生活的世界以技術為代價不斷發展。隨著時間的推移，人類能夠取得令人難以置信的成就。但最重要的是，這些創新正在以越來越快的速度改變我們的世界。為了在一個分裂的社會中生存和團結，有必要開發個人範式來理解這些技術過程。民用工程師的先知機器學習以沒有統計學或計算機科學專業背景的構建學生和專業人士可以使用的方式介紹了概率機器學習中的關鍵概念和技術。本書的獨特之處在於它著重於土木工程和相關領域的實際應用，例如建築管理，運輸計劃和環境監測。概率機器學習提供了一個強大的工具包，可以消除工程系統中的不確定性，從而使從業人員能夠自信地評估和管理風險。實際應用的示例說明了概率機器學習如何改善不同學科的決策。文章首先介紹了基本概率概念，然後轉向了機器學習在土木工程中的實際應用。它涵蓋了貝葉斯推論，蒙特卡洛建模和馬爾可夫鏈等主題，每個主題都以分步插圖和練習示例的形式呈現。該書強調了概率論在理解機器學習方法中的重要性，並提供了對工程教育未來的理解。在整個書中，作者強調需要研究和理解技術演變的過程，他們認為這對人類的生存和交戰國人民的團結至關重要。他們認為，以簡化和負擔得起的格式調整技術術語對於讀者有效理解和應用這些進步至關重要。因此，對於尋求掌握概率方法和機器學習方法的土木工程師來說，概率機器學習是不可或缺的資源。