![[समीक्षा] Data-Driven Science and Engineering (Steven L. Brunton) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2542998/c1a-085k3-mkq4rodocqv4-9mkwnp.jpg)
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Data-Driven Science and Engineering (Steven L. Brunton)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1009098489?tag=9natreehindi-21
- 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
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1009098489/
#सिंडीविरलसमीकरणखोज #डायनेमिकमोडडिकम्पोजीशन #कमआयामीमॉडलिंग #रीइन्फोर्समेंटलर्निंगकंट्रोल #फिजिक्सइन्फॉर्म्डमशीनलर्निंग #DataDrivenScienceandEngineering
दाटा ड्रिवन साइंस एंड इंजीनियरिंग, मशीन लर्निंग, डायनेमिकल सिस्टम्स, एंड कंट्रोल, स्टीवन एल ब्रंटन और जे नेथन कुट्ज़ की एक उन्नत पाठ्यपुस्तक है. इसका उद्देश्य केवल बड़े डेटा से पूर्वानुमान बनाना नहीं, बल्कि डेटा के आधार पर जटिल प्राकृतिक और अभियांत्रिक प्रणालियों के नियम, अवस्थाएं और नियंत्रण योग्य व्यवहार समझना है. पुस्तक मशीन लर्निंग, अनुप्रयुक्त रैखिक बीजगणित, ऑप्टिमाइजेशन, डायनेमिकल सिस्टम्स और कंट्रोल थ्योरी को एक साझा कार्यप्रवाह में रखती है. इसमें पाठक सीखता है कि मापे गए संकेतों को उपयोगी मॉडल में कैसे बदला जाए, मॉडल की जटिलता को कैसे सीमित रखा जाए, और मॉडल के सहारे भविष्यवाणी अथवा नियंत्रण कैसे किया जाए. दूसरा संस्करण रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और फिजिक्स इन्फॉर्म्ड मशीन लर्निंग जैसे विषय जोड़ता है. पुस्तक का स्तर उन्नत स्नातक और आरंभिक स्नातकोत्तर विद्यार्थियों के अनुकूल है, पर इसकी पद्धतियां शोधकर्ताओं के लिए भी उपयोगी हैं. कैलकुलस, रैखिक बीजगणित और पाइथन या मैटलैब की बुनियादी जानकारी इसका स्वाभाविक आधार है.
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दाटा ड्रिवन साइंस एंड इंजीनियरिंग, मशीन लर्निंग, डायनेमिकल सिस्टम्स, एंड कंट्रोल, स्टीवन एल ब्रंटन और जे नेथन कुट्ज़ की एक उन्नत पाठ्यपुस्तक है. इसका उद्देश्य केवल बड़े डेटा से पूर्वानुमान बनाना नहीं, बल्कि डेटा के आधार पर जटिल प्राकृतिक और अभियांत्रिक प्रणालियों के नियम, अवस्थाएं और नियंत्रण योग्य व्यवहार समझना है. पुस्तक मशीन लर्निंग, अनुप्रयुक्त रैखिक बीजगणित, ऑप्टिमाइजेशन, डायनेमिकल सिस्टम्स और कंट्रोल थ्योरी को एक साझा कार्यप्रवाह में रखती है. इसमें पाठक सीखता है कि मापे गए संकेतों को उपयोगी मॉडल में कैसे बदला जाए, मॉडल की जटिलता को कैसे सीमित रखा जाए, और मॉडल के सहारे भविष्यवाणी अथवा नियंत्रण कैसे किया जाए. दूसरा संस्करण रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और फिजिक्स इन्फॉर्म्ड मशीन लर्निंग जैसे विषय जोड़ता है. पुस्तक का स्तर उन्नत स्नातक और आरंभिक स्नातकोत्तर विद्यार्थियों के अनुकूल है, पर इसकी पद्धतियां शोधकर्ताओं के लिए भी उपयोगी हैं. कैलकुलस, रैखिक बीजगणित और पाइथन या मैटलैब की बुनियादी जानकारी इसका स्वाभाविक आधार है.
