Titre original :
Machine Learning: A Constraint-Based Approach
Contenu du livre :
L'apprentissage automatique : A Constraint-Based Approach, Second Edition offre aux lecteurs un regard rafraîchissant sur les modèles et algorithmes de base de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur des sujets d'intérêt actuels tels que les réseaux neuronaux et les machines à noyaux. Le livre présente les informations d'une manière véritablement unifiée, basée sur la notion d'apprentissage à partir de contraintes environnementales.
Il trace une voie vers l'intégration profonde de l'apprentissage automatique qui repose sur l'idée d'adopter des formalismes logiques multivalués, comme dans les systèmes flous. Une attention particulière est accordée à l'apprentissage en profondeur, qui correspond parfaitement à l'approche basée sur les contraintes suivie dans cet ouvrage.
Le livre présente une notion unifiée plus simple de régularisation, qui est strictement liée au principe de parcimonie, y compris de nombreux exercices résolus qui sont classés selon le classement de difficulté de Donald Knuth, qui consiste essentiellement en un mélange d'exercices d'échauffement qui mènent à des problèmes de recherche plus profonds. Un simulateur de logiciel est également inclus.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780323898591 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 560 |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
