The book is divided into four parts: Part I Introduction, Part II Fundamentals of Machine Learning, Part III Applications of Machine Learning in Wireless Communications and Part IV Future Directions. The author explains how machine learning has become an essential tool for wireless communication systems and provides insights into the challenges faced by researchers and engineers in applying these techniques to solve real-world problems. He also highlights the importance of understanding the underlying principles and limitations of these techniques to avoid misusing them. The book covers topics such as the use of machine learning in channel modeling, interference management, beamforming, massive MIMO systems, and 5G cellular networks. It also discusses the challenges and limitations of applying machine learning to wireless communication systems and the need for further research to overcome these challenges. The author emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for human survival and unity in a warring state. The book concludes with a discussion on the future directions of machine learning in wireless communications and its potential impact on society.

Книга состоит из четырех частей: Часть I Введение, Часть II Основы машинного обучения, Часть III Применение машинного обучения в беспроводных коммуникациях и Часть IV Будущие направления. Автор объясняет, как машинное обучение стало важным инструментом для систем беспроводной связи, и дает представление о проблемах, с которыми сталкиваются исследователи и инженеры при применении этих методов для решения реальных проблем. Он также подчеркивает важность понимания основополагающих принципов и ограничений этих методов, чтобы избежать их неправильного использования. Книга охватывает такие темы, как использование машинного обучения в моделировании каналов, управление помехами, формирование луча, массивные системы MIMO и сотовые сети 5G. В нем также обсуждаются проблемы и ограничения применения машинного обучения к системам беспроводной связи и необходимость дальнейших исследований для преодоления этих проблем. Автор подчеркивает важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания и единства человека в воюющем государстве. Завершает книгу дискуссия о будущих направлениях машинного обучения в беспроводных коммуникациях и его потенциальном влиянии на общество.

livre se compose de quatre parties : Partie I Introduction, Partie II Bases de l'apprentissage automatique, Partie III Application de l'apprentissage automatique dans les communications sans fil et Partie IV Orientations futures. L'auteur explique comment l'apprentissage automatique est devenu un outil important pour les systèmes de communication sans fil et donne un aperçu des défis auxquels sont confrontés les chercheurs et les ingénieurs dans l'application de ces méthodes pour résoudre des problèmes réels. Il souligne également qu'il importe de comprendre les principes fondamentaux et les limites de ces méthodes afin d'éviter leur utilisation abusive. livre couvre des sujets tels que l'utilisation de l'apprentissage automatique dans la modélisation des canaux, la gestion des interférences, la formation de faisceaux, les systèmes massifs MIMO et les réseaux cellulaires 5G. Il traite également des défis et des limites de l'application de l'apprentissage automatique aux systèmes de communication sans fil et de la nécessité de poursuivre la recherche pour surmonter ces défis. L'auteur souligne l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement de la connaissance moderne comme base de la survie et de l'unité de l'homme dans un État en guerre. livre conclut le débat sur les orientations futures de l'apprentissage automatique dans les communications sans fil et son impact potentiel sur la société.

libro consta de cuatro partes: Parte I Introducción, Parte II Bases del aprendizaje automático, Parte III Aplicación del aprendizaje automático en las comunicaciones inalámbricas y Parte IV Direcciones futuras. autor explica cómo el aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta importante para los sistemas de comunicación inalámbrica, y da una idea de los problemas que enfrentan los investigadores e ingenieros a la hora de aplicar estas técnicas para resolver problemas reales. También destaca la importancia de entender los principios y limitaciones fundamentales de estas técnicas para evitar su mal uso. libro cubre temas como el uso del aprendizaje automático en el modelado de canales, control de interferencias, formación de haz, sistemas MIMO masivos y redes celulares 5G. También se examinan los problemas y limitaciones de la aplicación del aprendizaje automático a los sistemas inalámbricos y la necesidad de seguir investigando para superar esos problemas. autor destaca la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base de la supervivencia y unidad del hombre en un Estado en guerra. Concluye el libro un debate sobre las futuras direcciones del aprendizaje automático en las comunicaciones inalámbricas y su potencial impacto en la sociedad.

O livro tem quatro partes: Parte I Introdução, Parte II Base de Aprendizado de Máquina, Parte III Aplicação de Aprendizado de Máquina em Comunicações Sem Fio e Parte IV Direções Futuras. O autor explica como o aprendizado de máquinas se tornou uma ferramenta importante para os sistemas de comunicação sem fio e dá uma ideia dos problemas que pesquisadores e engenheiros enfrentam ao aplicar essas técnicas para resolver problemas reais. Ele também ressalta a importância de compreender os princípios fundamentais e as limitações destes métodos para evitar a sua má utilização. O livro abrange temas como o uso do aprendizado de máquina na simulação de canais, controle de interferências, formação de raio, sistemas MIMO maciços e redes de celular 5G. Ele também discute os desafios e limitações da utilização do aprendizado de máquina para sistemas de comunicação sem fio e a necessidade de mais pesquisas para superar esses problemas. O autor ressalta a importância de criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência e unidade humana num estado em guerra. Conclui o livro um debate sobre os rumos futuros do aprendizado de máquinas nas comunicações sem fio e seus potenciais efeitos na sociedade.

Il libro è composto da quattro parti: Parte I Introduzione, Parte II Base Apprendimento automatico, Parte III Applicazione dell'apprendimento automatico nelle comunicazioni wireless e Parte IV Destinazioni future. L'autore spiega come l'apprendimento automatico sia diventato uno strumento importante per i sistemi wireless e fornisce un'idea dei problemi che i ricercatori e gli ingegneri devono affrontare per affrontare i problemi reali. Sottolinea anche l'importanza di comprendere i principi e i limiti fondamentali di questi metodi per evitare il loro uso improprio. Il libro comprende argomenti quali l'utilizzo dell'apprendimento automatico nella simulazione dei canali, la gestione delle interferenze, la formazione del raggio, i sistemi MIMO massicci e le reti cellulari 5G. discute inoltre dei problemi e dei limiti dell'applicazione dell'apprendimento automatico ai sistemi wireless e della necessità di ulteriori ricerche per superare questi problemi. L'autore sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza e l'unità umana in uno stato in guerra. Completa la discussione sui futuri percorsi di apprendimento automatico nelle comunicazioni wireless e i suoi potenziali effetti sulla società.

Das Buch besteht aus vier Teilen: Teil I Einleitung, Teil II Grundlagen des maschinellen rnens, Teil III Anwendungen des maschinellen rnens in der drahtlosen Kommunikation und Teil IV Zukünftige Richtungen. Der Autor erklärt, wie maschinelles rnen zu einem wichtigen Werkzeug für drahtlose Kommunikationssysteme geworden ist, und gibt einen Einblick in die Herausforderungen, mit denen Forscher und Ingenieure konfrontiert sind, wenn sie diese Techniken anwenden, um reale Probleme zu lösen. Er betont auch, wie wichtig es ist, die grundlegenden Prinzipien und Grenzen dieser Techniken zu verstehen, um ihren Missbrauch zu vermeiden. Das Buch behandelt Themen wie den Einsatz von maschinellem rnen in der Kanalmodellierung, Interferenzmanagement, Beamforming, massive MIMO-Systeme und 5G-Mobilfunknetze. Es diskutiert auch die Herausforderungen und Grenzen der Anwendung von maschinellem rnen auf drahtlose Kommunikationssysteme und den Bedarf an weiterer Forschung, um diese Probleme zu überwinden. Der Autor betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben und die Einheit des Menschen in einem kriegführenden Staat. Das Buch schließt mit einer Diskussion über zukünftige Richtungen des maschinellen rnens in der drahtlosen Kommunikation und seine möglichen Auswirkungen auf die Gesellschaft.

Książka składa się z czterech części: Część I Wprowadzenie, Część II Podstawy uczenia maszynowego, Część III Zastosowanie uczenia maszynowego w komunikacji bezprzewodowej i Część IV Kierunki przyszłe. Autor wyjaśnia, jak uczenie maszynowe stało się ważnym narzędziem dla bezprzewodowych systemów komunikacyjnych i zapewnia wgląd w wyzwania, z jakimi borykają się naukowcy i inżynierowie stosując te techniki do problemów świata rzeczywistego. Podkreśla również znaczenie zrozumienia podstawowych zasad i ograniczeń tych metod, aby uniknąć ich niewłaściwego stosowania. Książka obejmuje takie tematy jak wykorzystanie uczenia maszynowego w modelowaniu kanałów, zarządzanie zakłóceniami, formowanie belek, masywne systemy MIMO i sieci komórkowe 5G. Omawia również wyzwania i ograniczenia związane z zastosowaniem uczenia maszynowego do bezprzewodowych systemów łączności oraz potrzebę dalszych badań w celu przezwyciężenia tych wyzwań. Autor podkreśla znaczenie rozwijania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy przetrwania i jedności osoby w stanie wojennym. Książka kończy się dyskusją na temat przyszłych kierunków uczenia maszynowego w komunikacji bezprzewodowej i jej potencjalnego wpływu na społeczeństwo.

הספר מורכב מארבעה חלקים: Part I Introduction, Part II Fundamentals of Machine arning, Part II Fundamentals of Machine arning ו-Part IV Future Directions. המחבר מסביר כיצד למידת מכונה הפכה לכלי חשוב עבור מערכות תקשורת אלחוטיות ומספק תובנה לגבי האתגרים שחוקרים ומהנדסים מתמודדים איתם כאשר מיישמים את הטכניקות הללו לבעיות בעולם האמיתי. הוא גם מדגיש עד כמה חשוב להבין את העקרונות והמגבלות הבסיסיים של שיטות אלה כדי להימנע משימוש לרעה בהן. הספר מכסה נושאים כגון שימוש בלמידה של מכונות בדוגמנות ערוצים, ניהול הפרעות, ביפורמינג, מערכות MIMO מסיביות ורשתות סלולריות 5G. הוא גם דן באתגרים ובמגבלות של למידת מכונה למערכות תקשורת אלחוטית והצורך במחקר נוסף כדי להתגבר על אתגרים אלה. המחבר מדגיש את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדותו ולאחדותו של האדם במצב לוחמני. הספר מסתיים בדיון על הכיוונים העתידיים של למידת מכונה בתקשורת אלחוטית והשפעתה האפשרית על החברה.''

Kitap dört bölümden oluşmaktadır: Bölüm I Giriş, Bölüm II Makine Öğreniminin Temelleri, Bölüm III Kablosuz İletişimde Makine Öğreniminin Uygulanması ve Bölüm IV Gelecek Talimatlar. Yazar, makine öğreniminin kablosuz iletişim sistemleri için nasıl önemli bir araç haline geldiğini açıklıyor ve bu teknikleri gerçek dünya sorunlarına uygularken araştırmacıların ve mühendislerin karşılaştığı zorluklara dair fikir veriyor. Ayrıca, kötüye kullanımlarını önlemek için bu yöntemlerin temel ilkelerini ve sınırlamalarını anlamanın önemini vurgulamaktadır. Kitap, kanal modellemede makine öğreniminin kullanımı, girişim yönetimi, ışın şekillendirme, büyük MIMO sistemleri ve 5G hücresel ağları gibi konuları kapsamaktadır. Ayrıca, makine öğreniminin kablosuz iletişim sistemlerine uygulanmasının zorluklarını ve sınırlamalarını ve bu zorlukların üstesinden gelmek için daha fazla araştırmaya duyulan ihtiyacı tartışmaktadır. Yazar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin, savaşan bir durumda bir kişinin hayatta kalması ve birliğinin temeli olarak algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Kitap, kablosuz iletişimde makine öğreniminin gelecekteki yönleri ve toplum üzerindeki potansiyel etkisi üzerine bir tartışma ile sona eriyor.

يتكون الكتاب من أربعة أجزاء: مقدمة الجزء الأول، وأساسيات الجزء الثاني للتعلم الآلي، وتطبيق الجزء الثالث للتعلم الآلي في الاتصالات اللاسلكية، واتجاهات الجزء الرابع المستقبلية. يشرح المؤلف كيف أصبح التعلم الآلي أداة مهمة لأنظمة الاتصالات اللاسلكية ويوفر نظرة ثاقبة للتحديات التي يواجهها الباحثون والمهندسون عند تطبيق هذه التقنيات على مشاكل العالم الحقيقي. كما يشدد على أهمية فهم المبادئ والقيود الأساسية لهذه الأساليب لتجنب إساءة استخدامها. يغطي الكتاب موضوعات مثل استخدام التعلم الآلي في نمذجة القنوات، وإدارة التداخل، وتشكيل الحزم، وأنظمة MIMO الضخمة، وشبكات 5G الخلوية. كما يناقش تحديات وقيود تطبيق التعلم الآلي على أنظمة الاتصالات اللاسلكية والحاجة إلى مزيد من البحث للتغلب على هذه التحديات. ويشدد المؤلف على أهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء ووحدة شخص في حالة حرب. يختتم الكتاب بمناقشة الاتجاهات المستقبلية للتعلم الآلي في الاتصالات اللاسلكية وتأثيرها المحتمل على المجتمع.

이 책은 파트 I 소개, 기계 학습의 파트 II 기본, 무선 통신에서 기계 학습의 파트 III 응용 프로그램 및 파트 IV 미래 방향의 네 부분으로 구성됩니다. 저자는 머신 러닝이 무선 통신 시스템에 중요한 도구가 된 방법을 설명하고 이러한 기술을 실제 문제에 적용 할 때 연구원과 엔지니어가 직면 한 문제에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 오용을 피하기 위해 이러한 방법의 기본 원칙과 한계를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이 책은 채널 모델링, 간섭 관리, 빔 포밍, 대규모 MIMO 시스템 및 5G 셀룰러 네트워크에서의 머신 러닝 사용과 같은 주제를 다룹니다. 또한 머신 러닝을 무선 통신 시스템에 적용하는 과제와 한계 및 이러한 과제를 극복하기위한 추가 연구의 필요성에 대해서도 설명합니다. 저자는 전쟁 상태에있는 사람의 생존과 통일의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 이 책은 무선 통신에서 머신 러닝의 미래 방향과 사회에 미칠 잠재적 영향에 대한 토론으로 마무리됩니다.

本は4つの部分から成っています：パートIの紹介、機械学習のパートIIの基礎、無線コミュニケーションの機械学習のパートIIIの適用、およびパートIVの未来の方向。著者は、機械学習が無線通信システムの重要なツールになっている方法を説明し、研究者やエンジニアが現実の問題にこれらの技術を適用する際に直面する課題についての洞察を提供します。彼はまた、彼らの誤用を避けるために、これらの方法の根本的な原則と制限を理解することの重要性を強調している。この本は、チャンネルモデリング、干渉管理、ビームフォーミング、大規模なMIMOシステム、および5Gセルラーネットワークでの機械学習の使用などのトピックをカバーしています。また、無線通信システムに機械学習を適用することの課題と限界、そしてこれらの課題を克服するためのさらなる研究の必要性について議論します。著者は、現代の知識の発展の技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することが重要であることを強調しています戦争状態での人の生存と団結のための基礎として。この本は、ワイヤレス通信における機械学習の将来の方向性と、その社会への潜在的な影響についての議論で終わります。

本書分為四個部分：第一部分導言，第二部分機器學習基礎，第三部分機器學習在無線通信中的應用以及第四部分未來方向。作者解釋了機器學習如何成為無線通信系統的重要工具，並深入了解了研究人員和工程師在應用這些技術解決實際問題時面臨的挑戰。他還強調，必須了解這些方法的基本原則和局限性，以避免濫用這些方法。該書涵蓋了在信道建模中使用機器學習，幹擾控制，波束成形，大型MIMO系統和5G蜂窩網絡等主題。它還討論了機器學習在無線通信系統中的應用存在的問題和局限性，以及需要進一步研究以克服這些挑戰。作者強調了建立個人範式以理解現代知識發展的技術過程作為交戰國人類生存和團結的基礎的重要性。本書最後討論了無線通信中機器學習的未來方向及其對社會的潛在影響。