روش‌های ترتیبی در شناسایی الگو و یادگیری ماشین، جلد ۵۲ (ریاضیات در علم و مهندسی)

کتاب «روش‌های ترتیبی در شناسایی الگو و یادگیری ماشین، جلد ۵۲ (ریاضیات در علم و مهندسی)» نوشتهٔ کی. اس. فو، یکی از آثار بنیادین و تأثیرگذار در حوزهٔ هوش مصنوعی و آمار به شمار می‌رود. این کتاب که در سال ۱۹۶۸ توسط انتشارات معتبر Academic Press منتشر شده است، به عنوان جلد پنجاه و دوم از مجموعهٔ «ریاضیات در علم و مهندسی» به بررسی عمیق روش‌های ترتیبی در دو حوزهٔ کلیدی تشخیص الگو و یادگیری ماشین می‌پردازد. مطالعهٔ این اثر برای هر پژوهشگر و دانشجویی که به دنبال درک ریشه‌های نظری الگوریتم‌های مدرن یادگیری ماشین است، ضروری محسوب می‌شود.

دربارهٔ کتاب روش‌های ترتیبی در شناسایی الگو و یادگیری ماشین، جلد ۵۲ (ریاضیات در علم و مهندسی)

موضوع محوری این کتاب، استفاده از روش‌های ترتیبی در آمار تصمیم‌گیری و نظریهٔ تخمین برای حل مسائل شناسایی الگو و یادگیری ماشین است. نویسنده با تکیه بر نظریهٔ تصمیم‌گیری آماری، رویکردی نظام‌مند به توسعهٔ مبانی نظری و الگوریتم‌های محاسباتی این حوزه ارائه می‌دهد. کتاب عمدتاً بر اساس تحقیقات خود نویسنده و همکارانش در دانشگاه پوردو شکل گرفته و برای تأیید مباحث، آزمایش‌هایی در زمینهٔ تشخیص حروف انگلیسی در آن گنجانده شده است. این اثر به دو بخش اصلی تقسیم می‌شود: بخش اول به شناسایی الگو و بخش دوم به یادگیری ماشین اختصاص دارد. در مجموع، شش رویکرد اصلی در هفت فصل کتاب ارائه شده است. از جمله مباحث مطرح‌شده می‌توان به روش‌های انتخاب و ترتیب‌دهی ویژگی‌ها بر اساس نظریهٔ اطلاعات و بسط کارهونن-لئو، روش‌های پیش‌رو و پس‌رو در طبقه‌بندی ترتیبی با استفاده از آزمون دنباله‌ای نسبت درست‌نمایی و برنامه‌ریزی پویا، و نیز رویکردهای ناپارامتری، بیزی و مبتنی بر تقریب تصادفی در سیستم‌های یادگیری ترتیبی اشاره کرد. ضمائم کتاب نیز شامل معرفی تحلیل دنباله‌ای، خواص بهینهٔ بسط کارهونن-لئو و مروری بر تقریب تصادفی است که درک عمیق‌تری از مباحث فراهم می‌آورد.

دربارهٔ نویسنده

نویسندهٔ این کتاب، کی. اس. فو (K. S. Fu) با نام کامل کینگ سان فو (King-Sun Fu) (۱۹۳۰-۱۹۸۵)، از چهره‌های برجسته و پیشگام در زمینهٔ شناسایی الگو و یادگیری ماشین بود. او به مدت طولانی به عنوان استاد دانشکدهٔ مهندسی برق در دانشگاه پوردو (Purdue University) فعالیت می‌کرد و تحقیقات گسترده‌ای در حوزهٔ تشخیص الگو و سیستم‌های یادگیرنده انجام داد. تألیفات و تحقیقات او نقش مهمی در شکل‌گیری پایه‌های این رشته در قرن بیستم ایفا کرد و کتاب حاضر نیز یکی از آثار مرجع و تأثیرگذار او محسوب می‌شود.

چرا باید روش‌های ترتیبی در شناسایی الگو و یادگیری ماشین، جلد ۵۲ (ریاضیات در علم و مهندسی) را بخوانید؟

• درک ریشه‌های نظری یادگیری ماشین: این کتاب یکی از متون کلاسیک و بنیادین حوزهٔ شناسایی الگو و یادگیری ماشین است که مبانی آماری و ریاضی بسیاری از الگوریتم‌های مدرن را تشریح می‌کند. مطالعهٔ آن به درک عمیق‌تری از چرایی و چگونگی عملکرد روش‌های کنونی کمک می‌کند.
• ارائهٔ رویکردی نظام‌مند و الگوریتمی: فو در این کتاب، مبانی نظری را با الگوریتم‌های محاسباتی پیوند می‌زند و رویکردی گام‌به‌گام برای طراحی سیستم‌های تشخیص الگو و یادگیری ارائه می‌دهد. این ویژگی، کتاب را برای مهندسان سیستم و دانشمندان رایانه کاربردی می‌سازد.
• پوشش جامع روش‌های ترتیبی: این اثر به شکلی جامع به انواع روش‌های ترتیبی از جمله آزمون دنباله‌ای نسبت درست‌نمایی، برنامه‌ریزی پویا، روش‌های ناپارامتری، یادگیری بیزی و تقریب تصادفی می‌پردازد و دیدی کامل از این حوزه ارائه می‌دهد.
• مرجعی برای پژوهشگران و دانشجویان تحصیلات تکمیلی: با توجه به محتوای پیشرفته و ریاضیاتی، این کتاب به عنوان یک منبع درسی تکمیلی و مرجعی ارزشمند برای دوره‌های شناسایی الگو و سیستم‌های تطبیقی در مقاطع کارشناسی ارشد و دکتری محسوب می‌شود.
• آشنایی با آزمایش‌های عملی در تشخیص حروف: کتاب برای نشان دادن کاربرد عملی مباحث، نتایج آزمایش‌هایی در زمینهٔ تشخیص حروف انگلیسی را ارائه می‌دهد که به درک بهتر مفاهیم کمک می‌کند.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

مخاطب اصلی این کتاب، مهندسان سیستم، دانشمندان رایانه، پژوهشگران و دانشجویانی هستند که در حوزه‌های شناسایی الگو، یادگیری ماشین، آمار و نظریهٔ تصمیم‌گیری فعالیت می‌کنند. مطالعهٔ این اثر برای افرادی که به دنبال درکی عمیق و ریاضیاتی از مبانی این حوزه‌ها هستند و با ریاضیات دانشگاهی و مبانی نظریهٔ احتمالات و آمار ریاضی آشنایی دارند، بسیار مناسب است. همچنین، این کتاب می‌تواند به عنوان یک منبع درسی تکمیلی برای دوره‌های پیشرفته در این زمینه‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

سوالات متداول

آیا این کتاب برای یک مبتدی در حوزهٔ یادگیری ماشین مناسب است؟

این کتاب بیشتر برای خوانندگانی مناسب است که پیش‌زمینهٔ کافی در ریاضیات و آمار دارند. نویسنده در مقدمه، آشنایی با ریاضیات دانشگاهی و یک دورهٔ مقدماتی در نظریهٔ احتمالات و آمار ریاضی را پیش‌نیاز دانسته است. بنابراین، برای مبتدیانی که تازه وارد این حوزه شده‌اند، ممکن است سنگین و پیشرفته باشد، اما برای محققان و دانشجویان تحصیلات تکمیلی منبعی بسیار ارزشمند است.

رویکرد اصلی کتاب بر چه پایه‌ای استوار است؟

رویکرد اصلی این کتاب بر پایهٔ استفاده از روش‌های ترتیبی در نظریهٔ تصمیم‌گیری آماری و تخمین برای حل مسائل شناسایی الگو و یادگیری ماشین بنا شده است. به عبارت دیگر، کتاب سعی دارد با استفاده از ابزارهای آماری، یک چارچوب نظام‌مند برای تصمیم‌گیری‌های ترتیبی و یادگیری از داده‌ها ارائه دهد.

آیا مباحث مطرح‌شده در کتاب هنوز هم کاربرد دارند؟

بله، بسیاری از مبانی نظری و روش‌های ترتیبی مطرح‌شده در این کتاب، مانند آزمون دنباله‌ای نسبت درست‌نمایی، برنامه‌ریزی پویا و روش‌های بیزی، هنوز هم به عنوان پایه‌های اساسی در بسیاری از الگوریتم‌های مدرن یادگیری ماشین و آمار مورد استفاده قرار می‌گیرند. درک این مفاهیم بنیادین برای هر پژوهشگر جدی در این حوزه ضروری است.

Content: Edited by Page iii Copyright page Page iv Preface Pages v-vi K.S. Fu Acknowledgments Page vii Chapter 1 Introduction Pages 1-23 Chapter 2 Feature Selection and Feature Ordering Pages 24-45 Chapter 3 Forward Procedure for Finite Sequential Classification Using Modified Sequential Probability Ratio Test Pages 46-63 Chapter 4 Backward Procedure for Finite Sequential Recognition Using Dynamic Programming Pages 64-95 Chapter 5 Nonparametric Procedure in Sequential Pattern Classification Pages 96-116 Chapter 6 Bayesian Learning in Sequential Pattern Recognition Systems Pages 117-140 Chapter 7 Learning in Sequential Recognition Systems Using Stochastic Approximation Pages 141-170 Appendix A Introduction to Sequential Analysis Pages 171-180 Appendix B Optimal Properties of Generalized Karhunen-Loève Expansion Pages 181-184 Appendix C Properties of the Modified Sprt Pages 185-190 Appendix D Enumeration of Some Combinations of the k j 's and Derivation of Formula for the Reduction of Tables Required in the Computation of Risk Functions Pages 191-195 Appendix E Computations Required for the Feature Ordering and Pattern Classification Experiments Using Dynamic Programming Pages 196-200 Appendix F Stochastic Approximation: A Brief Survey Pages 201-213 Appendix G: The Method of Potential Functions or Reproducing Kernels Pages 214-222 Author Index Pages 223-225 Subject Index Pages 226-227