Data-Driven Science and Engineering: Vědecké studie z oblasti strojového učení, dynamických systémů a řízení

Recenze čtenářů

Kniha poskytuje ucelený a přístupný úvod do moderního inženýrství založeného na datech, zejména se zaměřením na strojové učení a teorii řízení. Je dobře strukturovaná, srozumitelně vysvětlená a doplněná praktickými příklady, které jsou obohaceny o doprovodná videa na YouTube. Problémy se sazbou ve vydání pro Kindle však znesnadňují čtení, zejména těm, kteří se spoléhají na matematické rovnice.

⬤ Přehledné a zajímavé vysvětlení složitých pojmů z oblasti strojového učení a teorie řízení.
⬤ Přístupné začátečníkům i pokročilým čtenářům, s přizpůsobitelnými příklady kódu.
⬤ Obsahuje doporučenou četbu a dobrou strukturu pro učení.
⬤ Doplněno informativními videopřednáškami na YouTube.
⬤ Užitečné pro inženýrské aplikace s praktickým zaměřením.

⬤ Velikost matematických rovnic ve vydání pro Kindle je příliš malá, takže pro některé uživatele je nečitelná.
⬤ Kniha obsahuje překlepy a některá tvrzení jsou kritizována za nesprávnost nebo zavádějící.
⬤ Omezená hloubka v některých oblastech; někteří čtenáři ji považovali za povrchní.
⬤ Používá MATLAB místo Pythonu, což někteří recenzenti považovali za zbytečné.

(na základě 35 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control

Obsah knihy:

Objevování založené na datech přináší revoluci v modelování, předvídání a řízení složitých systémů.

Tato učebnice spojuje strojové učení, inženýrskou matematiku a matematickou fyziku a integruje modelování a řízení dynamických systémů s moderními metodami datové vědy. Upozorňuje na mnohé z nedávných pokroků ve vědecké výpočetní technice, které umožňují aplikovat metody založené na datech na nejrůznější složité systémy, jako jsou turbulence, mozek, klima, epidemiologie, finance, robotika a autonomie.

Text je určen pokročilým studentům bakalářského studia a začínajícím studentům postgraduálního studia technických a fyzikálních věd a představuje řadu témat a metod od úvodních až po nejnovější poznatky.