製造數據科學 (電子書)

電子書製造數據科學 (電子書)

出版日期:
2023/10/31
95
800760
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.提供嚴謹的數據科學分析架構,強調預測與決策兼具的分析
 本書整合「數據科學」與「決策科學」的思維架構,以五階段構析:敘述性構析、診斷性構析、預測性構析、處方性構析、自動性構析,從點、線、連結到面的整體系統觀。從發現對的問題、找到重要因子、建構因果關係、連結到製造現場的決策、資源與風險,以達成前瞻性

內容簡介

.提供嚴謹的數據科學分析架構,強調預測與決策兼具的分析
 本書整合「數據科學」與「決策科學」的思維架構,以五階段構析:敘述性構析、診斷性構析、預測性構析、處方性構析、自動性構析,從點、線、連結到面的整體系統觀。從發現對的問題、找到重要因子、建構因果關係、連結到製造現場的決策、資源與風險,以達成前瞻性決策。
.介紹完整的數據科學基礎與進階學理,以常見的製造實務議題貫穿
 本書以統計與最佳化的思維說明了監督、非監督、強化學習與元啟發式演算法等理論,並探討製造實務常見的分析議題,如特徵挑選、維度縮減、特徵工程、數據增強、數據不平衡、故障預測與健康管理、超參數最佳化、概念漂移等進階方法的應用。
.透過自適性調整提供適宜的系統決策
 本書說明開採與探索、預測與解釋、集成學習、超參數、多目標、資源配置等議題,說明如何設計自適性演算法,考慮模型的適應性與擴充性,以提供合宜的系統運算決策。
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產品目錄

第1章 製造數據科學
第2章 製造系統分析與管理
第3章 數據科學基礎與模型評估
第4章 數據科學分析架構與系統運算決策
第5章 數據預處理與製造數據特性
第6章 線性分類器
第7章 無母數迴歸與分類
第8章 決策樹與集成學習
第9章 特徵挑選與維度縮減
第10章 類神經網路與深度學習
第11章 集群分析
第12章 特徵工程、數據增強與數據平衡
第13章 故障預測與健康管理
第14章 可解釋人工智慧
第15章 概念漂移
第16章 元啟發式演算法
第17章 強化學習
附錄A 線性迴歸
附錄B 支持向量機
附錄C 統計製程管制與先進製程控制
附錄D 超參數最佳化

作者介紹

李家岩
學歷:Texas A&M University工業與系統工程博士、國立清華大學工業工程與工程管理學系碩士
現職:國立臺灣大學資訊管理學系暨研究所教授、科技部工業工程與管理學門子學門召集人、中國工業工程學會秘書長
經歷:國立成功大學製造資訊與系統研究所教授兼所長、國立成功大學工學院工程管理碩士在職專班教授

洪佑鑫
學歷:國立成功大學製造資訊與系統研究所碩士
現職:國立臺灣大學資訊管理學系暨研究所博士生
經歷:國立臺灣大學資訊管理學系暨研究所專任研究助理、國立成功大學製造資訊與系統研究所專案研究助理

規格

誠品貨碼 / 2682710895008
ISBN13 / 9789860679694
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786269728077
頁數 / 1487
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
檔案格式 / EPUB版式(141MB)
檔案匯出格式 / EPUB 提供 Adobe DRM
TTS朗讀 / EPUB不提供TTS朗讀

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