Machine Learning (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2023
Série : Livre 2 sur 4 - Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications
- Éd. originale
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustralieAussieBookSeller
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Paperback. Machine learning (ML) has become a commonplace element in our everyday lives and a standard tool for many fields of science and engineering. To make optimal use of ML, it is essential to understand its underlying principles. This book approaches ML as the computational implementation of the scientific principle. This principle consists of continuously adapting a model of a given data-generating phenomenon by minimizing some form of loss incurred by its predictions. The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.The books three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. As a case in point, techniques for regularization, privacy-preservation as well as explainability amount tospecific design choices for the model, data, and loss of a ML method. The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.The books three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9789811681950
- Titre
- Machine Learning (Paperback)
- Auteur
- Alexander Jung
- Éditeur
- Springer Verlag, Singapore, Singapore
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9811681953
- ISBN à 13 chiffres
- 9789811681950
- Édition
- Edition originale
- Série
- Livre 2 sur 4: Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications
This book approaches ML as the computational implementation of the scientific principle. This principle consists of continuously adapting a model of a given data-generating phenomenon by minimizing some form of loss incurred by its predictions.
The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.
The book's three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. As a case in point, techniques for regularization, privacy-preservation as well as explainability amount to specific design choices for the model, data, and loss of a ML method.
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