دموکراسی در داده ها: در رابطه هوش مصنوعی ، توسعه نرم افزار و مهندسی دانشمانیفستی برای دموکراسی در داده ها پس از خواندن فصل های این کتاب ، به شما اطلاع داده می شود و به طور مناسب هشدار می دهید! شما در حال حاضر بخشی از جمهوری داده هستید و شما (و همه ما) باید اطمینان حاصل کنید که داده های ما در دستان درست قرار می گیرند. هرچی کلیک کنید ، بخرید ، تند بکشید ، امتحان کنید ، بفروشید ، رانندگی کنید یا پرواز کنید ، یک نقطه داده است. اما چه کسی مالک داده ها است؟ در این مرحله ، نه شما! شما حتی به بیشتر آن دسترسی ندارید. بهترین امپراتوری بعدی سیاره ما کسی است که بهترین مجموعه داده جهان را مالک و کنترل کند. اگر داده مصرف می کنید یا ایجاد می کنید ، اگر شهروند جمهوری داده هستید (خواسته یا کینه) و اگر علاقه مند به تصمیم گیری یا یافتن حقیقت از طریق تجزیه و تحلیل داده محور هستید ، این کتاب برای شما مناسب است. گروهی از متخصصان ، دانشگاهیان ، محققان علوم داده و دست اندرکاران صنعت برای نوشتن این مانیفست درباره دموکراسی در داده جمع شدند.آینده جمهوری داده ، زندگی در دموکراسی داده و آزادی های دیجیتالی ماوشهای مبتنی بر داده و مدل مبتنی بر مدل برای تشخیص و تشخیص عیب ، تکنیکهایی را پوشش می دهد که کیفیت تشخیص عیب را بهبود می بخشد و نظارت را از طریق فرایندهای شیمیایی و محیطی افزایش می دهد. این کتاب هم چارچوب نظری و هم راه حل های فنی را ارائه می دهد. این کار با مرور ادبیات مربوطه آغاز می شود ، با شرح مفصلی از روش های توسعه یافته ادامه می یابد و سپس در مورد نتایج روش های توسعه یافته بحث می شود و با نتیجه گیری های عمده حاصل از تجزیه و تحلیل شبیه سازی و مطالعات تجربی به پایان می رسد. این کتاب یک منبع ضروری برای محققان دانشگاهی و صنعتی و پزشکان شاغل در مهندسی شیمی و محیط زیست است تا کار خود را با خیال راحت انجام دهند.
تجزیه و تحلیل عمیق علوم باز ، داده های آزاد ، نرم افزار منبع باز و چالش های آینده آنها
مروری جامع بر پیامدهای دموکراسی داده در حوزه هایی مانند: مراقبت های بهداشتی ، اکتشافات فضایی ، علوم زمین ، تجارت و روانشناسی
دموکراتیک سازی هوش مصنوعی (AI) ، و موارد داده مانند: تعصب ، عدم تعادل ، زمینه و استخراج دانش
بررسی سیستماتیک روشهای هوش مصنوعی اعمال شده در مشکلات مهندسی نرم افزار
رح کلی فرضیه آزمایش متغیر پنهان برای تشخیص فرآیندهای تشخیص خطا برای افزایش فرایندهای نظارت نشان داده شده توسط مدل های فضای ورودی یا خطی یا غیرخطی (مانند PCA) یا مدل های ورودی-خروجی (مانند PLS)
چندین فرضیه آزمایش متغیر پنهان مبتنی بر متغیر پنهان را با استفاده از نمایش چند مقیاس برای کمک به مقابله با عدم اطمینان در داده ها و به حداقل رساندن تأثیر آن در تشخیص خطا ، توضیح می دهد.
شامل روشهای تشخیص خطای PCA (IPCA) و PLS (IPLS) فاصله برای افزایش کیفیت تشخیص خطا
تکنیک های تشخیص مبتنی بر مدل را برای بهبود فرایندهای نظارت با استفاده از روش های تشخیص خطای مبتنی بر تخمین ارائه می دهد
با انجام مطالعات شبیه سازی و تجربی بر روی داده های مصنوعی ، اثربخشی استراتژی های پیشنهادی را نشان می دهد

دموکراسی در داده ها: در رابطه هوش مصنوعی ، توسعه نرم افزار و مهندسی دانشمانیفستی برای دموکراسی در داده ها پس از خواندن فصل های این کتاب ، به شما اطلاع داده می شود و به طور مناسب هشدار می دهید! شما در حال حاضر بخشی از جمهوری داده هستید و شما (و همه ما) باید اطمینان حاصل کنید که داده های ما در دستان درست قرار می گیرند. هرچی کلیک کنید ، بخرید ، تند بکشید ، امتحان کنید ، بفروشید ، رانندگی کنید یا پرواز کنید ، یک نقطه داده است. اما چه کسی مالک داده ها است؟ در این مرحله ، نه شما! شما حتی به بیشتر آن دسترسی ندارید. بهترین امپراتوری بعدی سیاره ما کسی است که بهترین مجموعه داده جهان را مالک و کنترل کند. اگر داده مصرف می کنید یا ایجاد می کنید ، اگر شهروند جمهوری داده هستید (خواسته یا کینه) و اگر علاقه مند به تصمیم گیری یا یافتن حقیقت از طریق تجزیه و تحلیل داده محور هستید ، این کتاب برای شما مناسب است. گروهی از متخصصان ، دانشگاهیان ، محققان علوم داده و دست اندرکاران صنعت برای نوشتن این مانیفست درباره دموکراسی در داده جمع شدند.آینده جمهوری داده ، زندگی در دموکراسی داده و آزادی های دیجیتالی ماوشهای مبتنی بر داده و مدل مبتنی بر مدل برای تشخیص و تشخیص عیب ، تکنیکهایی را پوشش می دهد که کیفیت تشخیص عیب را بهبود می بخشد و نظارت را از طریق فرایندهای شیمیایی و محیطی افزایش می دهد. این کتاب هم چارچوب نظری و هم راه حل های فنی را ارائه می دهد. این کار با مرور ادبیات مربوطه آغاز می شود ، با شرح مفصلی از روش های توسعه یافته ادامه می یابد و سپس در مورد نتایج روش های توسعه یافته بحث می شود و با نتیجه گیری های عمده حاصل از تجزیه و تحلیل شبیه سازی و مطالعات تجربی به پایان می رسد. این کتاب یک منبع ضروری برای محققان دانشگاهی و صنعتی و پزشکان شاغل در مهندسی شیمی و محیط زیست است تا کار خود را با خیال راحت انجام دهند.
تجزیه و تحلیل عمیق علوم باز ، داده های آزاد ، نرم افزار منبع باز و چالش های آینده آنها
مروری جامع بر پیامدهای دموکراسی داده در حوزه هایی مانند: مراقبت های بهداشتی ، اکتشافات فضایی ، علوم زمین ، تجارت و روانشناسی
دموکراتیک سازی هوش مصنوعی (AI) ، و موارد داده مانند: تعصب ، عدم تعادل ، زمینه و استخراج دانش
بررسی سیستماتیک روشهای هوش مصنوعی اعمال شده در مشکلات مهندسی نرم افزار
رح کلی فرضیه آزمایش متغیر پنهان برای تشخیص فرآیندهای تشخیص خطا برای افزایش فرایندهای نظارت نشان داده شده توسط مدل های فضای ورودی یا خطی یا غیرخطی (مانند PCA) یا مدل های ورودی-خروجی (مانند PLS)
چندین فرضیه آزمایش متغیر پنهان مبتنی بر متغیر پنهان را با استفاده از نمایش چند مقیاس برای کمک به مقابله با عدم اطمینان در داده ها و به حداقل رساندن تأثیر آن در تشخیص خطا ، توضیح می دهد.
شامل روشهای تشخیص خطای PCA (IPCA) و PLS (IPLS) فاصله برای افزایش کیفیت تشخیص خطا
تکنیک های تشخیص مبتنی بر مدل را برای بهبود فرایندهای نظارت با استفاده از روش های تشخیص خطای مبتنی بر تخمین ارائه می دهد
با انجام مطالعات شبیه سازی و تجربی بر روی داده های مصنوعی ، اثربخشی استراتژی های پیشنهادی را نشان می دهد