Book Description: Machine Learning Hybridization and Optimization for Intelligent Applications In today's rapidly evolving technological landscape, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As we continue to advance in the field of artificial intelligence (AI), machine learning (ML) has emerged as a vital tool for developing intelligent applications. This book delves into the fusion of ML methodologies with optimization techniques, presenting a comprehensive exploration of their integration and its potential to empower intelligent systems. The symbiotic relationship between ML hybridization and optimization has revolutionized the way we approach problem-solving, enabling us to create sophisticated applications that adapt, evolve, and enhance their performance over time. The book begins by discussing the current state-of-the-art reviews of existing ML techniques and algorithms, including hybridizations and optimizations. It covers various applications of ML via AI prediction tools, such as drug discovery, neuroscience diagnosis, pattern recognition approaches in multiple imaging modalities, speech recognition, automatic language translation, medical diagnostic systems, stock market prediction, traffic prediction, and product automation. These applications have significantly advanced the realm of intelligent systems across diverse domains, from healthcare and finance to manufacturing and beyond. The book is aimed at graduate students and researchers in ML, AI, and electrical engineering, as well as practitioners in industry who are interested in understanding the potential of these cutting-edge techniques. The text is written in an accessible format, making it easy for readers to grasp the complex concepts and their practical applications.

Гибридизация и оптимизация машинного обучения для интеллектуальных приложений В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. Поскольку мы продолжаем продвигаться в области искусственного интеллекта (ИИ), машинное обучение (ML) стало жизненно важным инструментом для разработки интеллектуальных приложений. Эта книга углубляется в слияние методологий ML с методами оптимизации, представляя всестороннее исследование их интеграции и ее потенциала для расширения возможностей интеллектуальных систем. Симбиотические отношения между ML-гибридизацией и оптимизацией произвели революцию в подходе к решению проблем, позволив нам создавать сложные приложения, которые со временем адаптируются, эволюционируют и повышают свою производительность. Книга начинается с обсуждения современных обзоров существующих методов и алгоритмов ML, включая гибридизацию и оптимизацию. Он охватывает различные применения ML с помощью инструментов прогнозирования AI, таких как обнаружение лекарств, диагностика нейробиологии, подходы к распознаванию образов в нескольких методах визуализации, распознавание речи, автоматический перевод языка, системы медицинской диагностики, прогнозирование фондового рынка, прогнозирование трафика и автоматизация продуктов. Эти приложения значительно расширили сферу интеллектуальных систем в различных областях, от здравоохранения и финансов до производства и за его пределами. Книга предназначена для аспирантов и исследователей в области ML, AI и электротехники, а также для практиков в отрасли, которые заинтересованы в понимании потенциала этих передовых методов. Текст написан в доступном формате, что позволяет читателям легко понять сложные понятия и их практическое применение.

Hybridation et optimisation de l'apprentissage automatique pour les applications intelligentes Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Alors que nous continuons à progresser dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) est devenu un outil essentiel pour le développement d'applications intelligentes. Ce livre approfondit la fusion des méthodologies ML avec les méthodes d'optimisation en présentant une étude complète de leur intégration et de son potentiel pour l'autonomisation des systèmes intelligents. La relation symbiotique entre l'hybridation ML et l'optimisation a révolutionné l'approche de la résolution de problèmes en nous permettant de créer des applications complexes qui s'adaptent, évoluent et augmentent leurs performances au fil du temps. livre commence par une discussion sur les méthodes et algorithmes actuels de ML, y compris l'hybridation et l'optimisation. Il couvre diverses applications de ML à l'aide d'outils de prévision de l'IA, tels que la détection de médicaments, le diagnostic des neurosciences, les approches de reconnaissance d'image dans plusieurs méthodes d'imagerie, la reconnaissance vocale, la traduction automatique du langage, les systèmes de diagnostic médical, la prévision boursière, la prévision du trafic et l'automatisation des produits. Ces applications ont considérablement élargi le champ des systèmes intelligents dans divers domaines, de la santé et de la finance à la production et au-delà. livre est destiné aux étudiants diplômés et aux chercheurs en LM, en IA et en génie électrique, ainsi qu'aux praticiens de l'industrie intéressés à comprendre le potentiel de ces techniques de pointe. texte est écrit dans un format accessible, ce qui permet aux lecteurs de comprendre facilement les concepts complexes et leurs applications pratiques.

Hibridación y optimización del aprendizaje automático para aplicaciones inteligentes En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. A medida que seguimos avanzando en el campo de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) se ha convertido en una herramienta vital para el desarrollo de aplicaciones inteligentes. Este libro profundiza en la fusión de metodologías ML con técnicas de optimización, presentando un estudio exhaustivo de su integración y su potencial para potenciar los sistemas inteligentes. La relación simbiótica entre la hibridación ML y la optimización ha revolucionado el enfoque de resolución de problemas, permitiéndonos crear aplicaciones complejas que se adaptan, evolucionan y mejoran su rendimiento con el tiempo. libro comienza discutiendo revisiones modernas de los métodos y algoritmos existentes de ML, incluyendo hibridación y optimización. Abarca diversas aplicaciones de ML a través de herramientas de predicción de IA, como detección de fármacos, diagnóstico de neurociencias, enfoques de reconocimiento de imágenes en múltiples técnicas de imagen, reconocimiento de voz, traducción automática de lenguaje, sistemas de diagnóstico médico, predicción bursátil, predicción de tráfico y automatización de productos. Estas aplicaciones han ampliado significativamente el alcance de los sistemas inteligentes en una variedad de áreas, desde la salud y las finanzas hasta la producción y más allá. libro está dirigido a estudiantes de posgrado e investigadores en ML, AI y ingeniería eléctrica, así como a profesionales de la industria que estén interesados en comprender el potencial de estas técnicas avanzadas. texto está escrito en un formato accesible, lo que permite a los lectores comprender fácilmente conceptos complejos y su aplicación práctica.

Ibridazione e ottimizzazione dell'apprendimento automatico per applicazioni intelligenti In un panorama tecnologico in continua evoluzione, è fondamentale comprendere l'evoluzione della tecnologia e i suoi effetti sull'umanità. Poiché continuiamo a promuovere l'intelligenza artificiale (IA), l'apprendimento automatico (ML) è diventato uno strumento essenziale per lo sviluppo di applicazioni intelligenti. Questo libro si approfondisce nella fusione tra le metodologie ML e le tecniche di ottimizzazione, fornendo una ricerca completa sulla loro integrazione e sul suo potenziale per potenziare i sistemi intelligenti. La relazione simbiotica tra ibridazione ML e ottimizzazione ha rivoluzionato l'approccio alla risoluzione dei problemi, consentendoci di creare applicazioni complesse che si adattano, evolvono e migliorano le prestazioni nel tempo. Il libro inizia discutendo le attuali recensioni dei metodi e degli algoritmi ML esistenti, tra cui l'ibridazione e l'ottimizzazione. Include diverse applicazioni di ML attraverso strumenti di previsione AI, quali rilevamento di farmaci, diagnosi di neuroscienze, approcci di riconoscimento delle immagini in più metodi di visualizzazione, riconoscimento vocale, traduzione automatica della lingua, sistemi di diagnostica medica, previsione del mercato azionario, previsione del traffico e automazione dei prodotti. Queste applicazioni hanno ampliato notevolmente il campo dei sistemi intelligenti in diversi ambiti, dall'assistenza sanitaria alla produzione e all'esterno. Il libro è rivolto a laureati e ricercatori in ML, AI e ingegneria elettrica, nonché a praticanti del settore interessati a comprendere il potenziale di queste best practice. Il testo è scritto in un formato accessibile che consente ai lettori di comprendere facilmente i concetti complessi e le loro applicazioni pratiche.

Hybridisierung und Optimierung des maschinellen rnens für intelligente Anwendungen In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es entscheidend, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Während wir im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) weiter voranschreiten, ist maschinelles rnen (ML) zu einem wichtigen Werkzeug für die Entwicklung intelligenter Anwendungen geworden. Dieses Buch vertieft sich in die Verschmelzung von ML-Methoden mit Optimierungsmethoden und präsentiert eine umfassende Untersuchung ihrer Integration und ihres Potenzials zur Erweiterung der Fähigkeiten intelligenter Systeme. Die symbiotische Beziehung zwischen ML-Hybridisierung und Optimierung hat den Problemlösungsansatz revolutioniert und es uns ermöglicht, komplexe Anwendungen zu erstellen, die sich im Laufe der Zeit anpassen, weiterentwickeln und ihre Produktivität steigern. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über aktuelle Übersichten über bestehende ML-Methoden und Algorithmen, einschließlich Hybridisierung und Optimierung. Es deckt verschiedene ML-Anwendungen mit KI-Prognosetools ab, wie Medikamentenerkennung, neurowissenschaftliche Diagnostik, Mustererkennungsansätze in mehreren bildgebenden Verfahren, Spracherkennung, automatische Sprachübersetzung, medizinische Diagnosesysteme, Börsenprognose, Verkehrsprognose und Produktautomatisierung. Diese Anwendungen haben den Umfang intelligenter Systeme in verschiedenen Bereichen, von Gesundheit und Finanzen bis hin zur Produktion und darüber hinaus, erheblich erweitert. Das Buch richtet sich an Doktoranden und Forscher in den Bereichen ML, KI und Elektrotechnik sowie an Praktiker in der Industrie, die daran interessiert sind, das Potenzial dieser fortgeschrittenen Techniken zu verstehen. Der Text ist in einem zugänglichen Format geschrieben, das es den sern ermöglicht, komplexe Konzepte und ihre praktische Anwendung leicht zu verstehen.

Hybrydyzacja i optymalizacja uczenia maszynowego dla inteligentnych zastosowań W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym konieczne jest zrozumienie procesu ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. W miarę dalszego rozwoju sztucznej inteligencji (AI) uczenie maszynowe (ML) stało się istotnym narzędziem rozwoju inteligentnych aplikacji. Książka ta zagłębia się w połączenie metodologii ML metodami optymalizacji, przedstawiając kompleksowe badania nad ich integracją i jej potencjałem do wzmocnienia inteligentnych systemów. Symbiotyczna relacja między hybrydyzacją ML i optymalizacją zrewolucjonizowała podejście rozwiązywania problemów, pozwalając nam na budowanie złożonych aplikacji, które dostosowują, ewoluują i poprawiają ich wydajność w czasie. Książka rozpoczyna się od omówienia współczesnych recenzji istniejących metod i algorytmów ML, w tym hybrydyzacji i optymalizacji. Obejmuje różne zastosowania ML poprzez narzędzia do prognozowania sztucznej inteligencji, takie jak odkrycie narkotyków, diagnostyka neurobiologii, podejścia do rozpoznawania wzorców w wielu technikach obrazowania, rozpoznawanie mowy, automatyczne tłumaczenie językowe, systemy diagnostyczne medyczne, prognozowanie giełdowe, prognozowanie ruchu i automatyzację produktów. Aplikacje te znacznie rozszerzyły zakres inteligentnych systemów w dziedzinach od opieki zdrowotnej i finansowania do produkcji i poza nią. Książka jest przeznaczona dla absolwentów i naukowców z branży ML, AI i elektrotechniki, jak również praktyków w branży, którzy są zainteresowani zrozumieniem potencjału tych najlepszych praktyk. Tekst jest napisany w dostępnym formacie, który pozwala czytelnikom łatwo zrozumieć złożone koncepcje i ich praktyczne zastosowanie.

היברידיזציה ואופטימיזציה של למידת מכונה ליישומים אינטליגנטיים בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות של היום, ככל שאנו ממשיכים להתקדם בבינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML) הפכה לכלי חיוני לפיתוח יישומים אינטליגנטיים. ספר זה מתעמק בהיתוך של מתודולוגיות ML בשיטות אופטימיזציה, ומציג מחקר מקיף של האינטגרציה שלהן ושל הפוטנציאל שלהן להעצמת מערכות תבוניות. הקשר הסימביוטי בין הכלאה של ML לבין אופטימיזציה חולל מהפכה בגישה של פתרון בעיות, מה שמאפשר לנו לבנות יישומים מורכבים שמתאימים, מתפתחים ומשפרים את הביצועים שלהם לאורך זמן. הספר מתחיל בדיונים על ביקורות עכשוויות על שיטות ואלגוריתמים קיימים של ML, כולל הכלאה ואופטימיזציה. הוא מכסה יישומים שונים של ML באמצעות כלי חיזוי של AI כגון גילוי תרופות, אבחון מדעי המוח, גישות לזיהוי תבניות בטכניקות הדמיה מרובות, זיהוי דיבור, תרגום שפה אוטומטי, מערכות אבחון רפואיות, תחזית שוק המניות, חיזוי תעבורה ואוטומציית מוצר. יישומים אלה הרחיבו מאוד את היקף המערכות האינטליגנטיות בתחומים הנעים בין בריאות ופיננסים לייצור ומעבר לו. הספר מיועד לסטודנטים וחוקרים לתואר שני ב-ML, בינה מלאכותית והנדסת חשמל, וכן לעוסקים בתעשייה המעוניינים להבין את הפוטנציאל הטמון בשיטות אלה. הטקסט נכתב בפורמט נגיש, המאפשר לקוראים להבין בקלות מושגים מורכבים ואת היישום המעשי שלהם.''

Akıllı Uygulamalar için Makine Öğreniminin Hibridizasyonu ve Optimizasyonu Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, teknoloji evrimi sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak zorunludur. Yapay zekada (AI) ilerlemeye devam ederken, makine öğrenimi (ML) akıllı uygulamalar geliştirmek için hayati bir araç haline geldi. Bu kitap, ML metodolojilerinin optimizasyon yöntemleriyle kaynaşmasını, entegrasyonlarının kapsamlı bir çalışmasını ve akıllı sistemleri güçlendirme potansiyelini ortaya koymaktadır. ML hibridizasyonu ve optimizasyonu arasındaki simbiyotik ilişki, problem çözme yaklaşımında devrim yarattı ve zaman içinde performanslarını uyarlayan, geliştiren ve geliştiren karmaşık uygulamalar oluşturmamızı sağladı. Kitap, hibridizasyon ve optimizasyon da dahil olmak üzere mevcut ML yöntemleri ve algoritmalarının çağdaş incelemelerini tartışarak başlıyor. İlaç keşfi, nörobilim teşhisi, çoklu görüntüleme tekniklerinde örüntü tanıma yaklaşımları, konuşma tanıma, otomatik dil çevirisi, tıbbi teşhis sistemleri, borsa tahmini, trafik tahmini ve ürün otomasyonu gibi AI tahmin araçları aracılığıyla ML'nin çeşitli uygulamalarını kapsar. Bu uygulamalar, sağlık ve finanstan üretime ve ötesine uzanan alanlarda akıllı sistemlerin kapsamını büyük ölçüde genişletmiştir. Kitap, ML, AI ve elektrik mühendisliğindeki lisansüstü öğrenciler ve araştırmacıların yanı sıra, bu en iyi uygulamaların potansiyelini anlamakla ilgilenen sektördeki uygulayıcılara yöneliktir. Metin, okuyucuların karmaşık kavramları ve pratik uygulamalarını kolayca anlamalarını sağlayan erişilebilir bir biçimde yazılmıştır.

التهجين وتحسين التعلم الآلي للتطبيقات الذكية في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الضروري فهم عملية تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مع استمرارنا في التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، أصبح التعلم الآلي (ML) أداة حيوية لتطوير تطبيقات ذكية. يتعمق هذا الكتاب في دمج منهجيات ML مع طرق التحسين، ويقدم دراسة شاملة لتكاملها وإمكاناتها لتمكين الأنظمة الذكية. أحدثت العلاقة التكافلية بين تهجين ML والتحسين ثورة في نهج حل المشكلات، مما سمح لنا ببناء تطبيقات معقدة تتكيف وتتطور وتحسن أدائها بمرور الوقت. يبدأ الكتاب بمناقشة المراجعات المعاصرة لطرق وخوارزميات ML الحالية، بما في ذلك التهجين والتحسين. يغطي تطبيقات مختلفة لـ ML من خلال أدوات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي مثل اكتشاف الأدوية وتشخيص علم الأعصاب ومناهج التعرف على الأنماط في تقنيات التصوير المتعددة والتعرف على الكلام والترجمة التلقائية للغة وأنظمة التشخيص الطبية وتنبؤات سوق الأوراق المالية والتنبؤ بحركة المرور وأتمتة المنتج. وسعت هذه التطبيقات بشكل كبير نطاق الأنظمة الذكية في مجالات تتراوح من الرعاية الصحية والتمويل إلى التصنيع وما بعده. الكتاب مخصص لطلاب الدراسات العليا والباحثين في ML والذكاء الاصطناعي والهندسة الكهربائية، بالإضافة إلى الممارسين في الصناعة المهتمين بفهم إمكانات هذه الممارسات الفضلى. النص مكتوب في شكل يسهل الوصول إليه، مما يسمح للقراء بفهم المفاهيم المعقدة وتطبيقها العملي بسهولة.

智能應用機器學習的混合和優化在當今快速發展的技術格局中,了解技術演變過程及其對人類的影響至關重要。隨著我們在人工智能（AI）領域的不斷進步，機器學習（ML）已成為開發智能應用程序的重要工具。本書深入研究了ML方法與優化方法的融合，對其集成及其增強智能系統功能的潛力進行了全面研究。ML雜交和優化之間的共生關系徹底改變了解決問題的方法，使我們能夠創建復雜的應用程序，這些應用程序隨著時間的推移而適應，演變並提高其性能。本書首先討論了對ML現有方法和算法的現代評論，包括混合和優化。它通過AI預測工具涵蓋了ML的各種應用，例如藥物檢測，神經科學診斷，多種成像技術中的模式識別方法，語音識別，自動語言翻譯，醫療診斷系統，股票市場預測，交通預測和產品自動化。這些應用大大擴展了智能系統的範圍，從醫療保健和金融到制造業及其他領域。該書適用於ML，AI和電氣工程領域的研究生和研究人員，以及對了解這些先進技術的潛力感興趣的行業從業人員。文本以可用的格式編寫，使讀者可以輕松理解復雜的概念及其實際應用。