b Nghiên cứu en Daniel Schulz, Christian Bauckhage biên tập Contributor <p class="x1yc453h xma8rkl xgoqxah xutxfr x1fie51u xgyxj25 x1xobyvs x1elgs31 x1fv8qjw xcy5tzr x1ht4adc xnvauns x1c2l018 x14l7nz5 xuw7688 x1pjt2rx x160d6zm xrxpjvj" dir="ltr" style="overflow-wrap: break-word; text-wrap: pretty; margin-bottom: 0.25rem; color: rgb(13, 13, 13); font-size: 16px;"><font face="Times New Roman"><em style=""><span style="font-size: 14px;">Informed Machine Learning</span></em><span style="font-size: 14px;">&nbsp;là tài liệu học thuật Open Access về phương pháp kết hợp dữ liệu với tri thức chuyên ngành trong học máy.<span style="font-size: 14px;">&nbsp;</span></span></font><span style="text-wrap-mode: initial; font-size: 14px;"><font face="Times New Roman">Sách trình bày cách khai thác các nguồn tri thức như mô hình khoa học, kết quả mô phỏng, luật logic và đồ thị tri thức nhằm nâng cao hiệu quả, độ tin cậy và khả năng ứng dụng của mô hình học máy.</font></span></p><p class="x1yc453h xma8rkl xgoqxah xutxfr x1fie51u xgyxj25 x1xobyvs x1elgs31 x1fv8qjw xcy5tzr x1ht4adc xnvauns x1c2l018 x14l7nz5 xuw7688 x1pjt2rx x160d6zm xrxpjvj" dir="ltr" style="overflow-wrap: break-word; text-wrap: pretty; margin-bottom: 1rem; margin-top: 1rem; color: rgb(13, 13, 13); font-size: 16px;"><font face="Times New Roman"><span style="font-size: 14px;">Nội dung bao quát các chủ đề như bản sao số, tối ưu hóa, mạng nơ-ron và các phương pháp lai, với nhiều ứng dụng trong sản xuất, vật liệu, y tế và kỹ thuật. <span>Đây là tài liệu tham khảo&nbsp;</span></span></font><span style="background-color: rgb(252, 252, 252); font-size: 14px;"><font face="Times New Roman">phù hợp với sinh viên, học viên sau đại học, giảng viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học máy và các ngành kỹ thuật có ứng dụng học máy.</font></span></p> Springer Nature Link 2025 pdf Có thể tải tài liệu trực tiếp tại: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-83097-6 Open Access © 2025 học máy, trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, bản sao số, học máy khoa học Informed Machine Learning mixed material Springer Nature Link