![[รีวิว] Data-Driven Science and Engineering (Steven L. Brunton) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2620896/c1a-085k3-xxm3jv73a88q-edftqd.jpg)
Show Notes
Data-Driven Science and Engineering (Steven L. Brunton)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1009098489?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Driven-Science-and-Engineering-Steven-L-Brunton.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-driven-science-and-engineering-mastering-the/id1762587111?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Driven+Science+and+Engineering+Steven+L+Brunton+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Driven-Science-and-Engineering-Steven-L-Brunton.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Driven-Science-and-Engineering-Steven-L-Brunton.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Driven-Science-and-Engineering-Steven-L-Brunton.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1009098489/
#การระบุพลวัตไม่เชิงเส้นแบบเบาบาง #การแยกโหมดพลวัต #การลดมิติของระบบพลวัต #การควบคุมด้วยข้อมูลและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง #แมชชีนเลิร์นนิงที่คำนึงถึงฟิสิกส์ #DataDrivenScienceandEngineering
หนังสือ Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control โดย Steven L. Brunton และ J. Nathan Kutz เป็นตำราเชิงวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ ว่าด้วยการใช้ข้อมูลเพื่อค้นหาแบบจำลอง ทำนายพฤติกรรม และออกแบบการควบคุมสำหรับระบบที่ซับซ้อน เนื้อหาเชื่อมสามโลกเข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ คือ การเรียนรู้ของเครื่อง, ระบบพลวัต, และทฤษฎีการควบคุม แทนที่จะมองอัลกอริทึมเป็นกล่องดำ หนังสือให้ความสำคัญกับแบบจำลองที่ตีความได้ มีขนาดกะทัดรัด และยังสอดคล้องกับความรู้ทางฟิสิกส์หรือโครงสร้างของระบบจริง ฉบับพิมพ์ครั้งที่สองเพิ่มเนื้อหาเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และการเรียนรู้ของเครื่องที่คำนึงถึงกฎฟิสิกส์ พร้อมแบบฝึกหัด, วิดีโอ, ชุดข้อมูล, และโค้ดหลายภาษา จุดมุ่งหมายจึงไม่ใช่เพียงสอนให้ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล แต่สอนกรอบคิดในการเลือกระดับความซับซ้อนของแบบจำลอง, ตรวจสอบความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์, และนำแบบจำลองไปใช้ตัดสินใจหรือควบคุมระบบได้จริง หนังสือเหมาะกับผู้อ่านที่มีพื้นฐานแคลคูลัส, พีชคณิตเชิงเส้น, และการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1009098489?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Driven-Science-and-Engineering-Steven-L-Brunton.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-driven-science-and-engineering-mastering-the/id1762587111?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Driven+Science+and+Engineering+Steven+L+Brunton+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Driven-Science-and-Engineering-Steven-L-Brunton.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Driven-Science-and-Engineering-Steven-L-Brunton.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Driven-Science-and-Engineering-Steven-L-Brunton.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1009098489/
#การระบุพลวัตไม่เชิงเส้นแบบเบาบาง #การแยกโหมดพลวัต #การลดมิติของระบบพลวัต #การควบคุมด้วยข้อมูลและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง #แมชชีนเลิร์นนิงที่คำนึงถึงฟิสิกส์ #DataDrivenScienceandEngineering
หนังสือ Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control โดย Steven L. Brunton และ J. Nathan Kutz เป็นตำราเชิงวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ ว่าด้วยการใช้ข้อมูลเพื่อค้นหาแบบจำลอง ทำนายพฤติกรรม และออกแบบการควบคุมสำหรับระบบที่ซับซ้อน เนื้อหาเชื่อมสามโลกเข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ คือ การเรียนรู้ของเครื่อง, ระบบพลวัต, และทฤษฎีการควบคุม แทนที่จะมองอัลกอริทึมเป็นกล่องดำ หนังสือให้ความสำคัญกับแบบจำลองที่ตีความได้ มีขนาดกะทัดรัด และยังสอดคล้องกับความรู้ทางฟิสิกส์หรือโครงสร้างของระบบจริง ฉบับพิมพ์ครั้งที่สองเพิ่มเนื้อหาเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และการเรียนรู้ของเครื่องที่คำนึงถึงกฎฟิสิกส์ พร้อมแบบฝึกหัด, วิดีโอ, ชุดข้อมูล, และโค้ดหลายภาษา จุดมุ่งหมายจึงไม่ใช่เพียงสอนให้ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล แต่สอนกรอบคิดในการเลือกระดับความซับซ้อนของแบบจำลอง, ตรวจสอบความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์, และนำแบบจำลองไปใช้ตัดสินใจหรือควบคุมระบบได้จริง หนังสือเหมาะกับผู้อ่านที่มีพื้นฐานแคลคูลัส, พีชคณิตเชิงเส้น, และการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น
