Applicazioni dell'apprendimento automatico nell'ingegneria meccanica
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Machine Learning Applications in Mechanical Engineering è una guida completa che esplora il ruolo trasformativo dell'apprendimento automatico (ML) nei settori chiave dell'ingegneria meccanica. Combina approfondimenti teorici e applicazioni pratiche per affrontare l'ottimizzazione della progettazione, la manutenzione predittiva, la robotica, la scoperta dei materiali e i sistemi energetici, rendendola preziosa per studenti, ricercatori e professionisti.Il libro inizia con un'introduzione al ML, evidenziandone la rilevanza e le sfide per l'ingegneria meccanica. Esplora modelli di apprendimento ...
Machine Learning Applications in Mechanical Engineering è una guida completa che esplora il ruolo trasformativo dell'apprendimento automatico (ML) nei settori chiave dell'ingegneria meccanica. Combina approfondimenti teorici e applicazioni pratiche per affrontare l'ottimizzazione della progettazione, la manutenzione predittiva, la robotica, la scoperta dei materiali e i sistemi energetici, rendendola preziosa per studenti, ricercatori e professionisti.Il libro inizia con un'introduzione al ML, evidenziandone la rilevanza e le sfide per l'ingegneria meccanica. Esplora modelli di apprendimento come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato, oltre a reti neurali, tecniche bayesiane e macchine vettoriali di supporto. I capitoli approfondiscono le innovazioni basate sul ML nella progettazione dei materiali, nella manutenzione predittiva e nell'ottimizzazione delle metasuperfici, mostrando strumenti come l'apprendimento profondo e i modelli generativi.Il libro consente ai lettori di sfruttare il ML per affrontare le sfide dell'ingegneria, aprendo la strada a soluzioni intelligenti e basate sui dati nell'ingegneria meccanica.
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