Advanced Supervised and Semi-supervised Learning (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing AG, Cham, 2025
- Rilegato
- Nuovo

Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Hardcover. Machine learning is one of the leading areas of artificial intelligence. It concerns the study and development of quantitative models that enable a computer to carry out operations without having been expressly programmed to do so.In this situation, learning is about identifying complex shapes and making intelligent decisions. The challenge in completing this task, given all the available inputs, is that the set of potential decisions is typically quite difficult to enumerate. Machine learning algorithms have been developed with the goal of learning about the problem to be handled based on a collection of limited data from this problem in order to get around this challenge.This textbook presents the scientific foundations of supervised learning theory, the most widespread algorithms developed according to this framework, as well as the semi-supervised and the learning-to-rank frameworks, at a level accessible to master's students. The aim of the book is to provide a coherent presentation linking the theory to the algorithms developed in this field. In addition, this study is not limited to the presentation of these foundations, but it also presents exercises, and is intended for readers who seek to understand the functioning of these models sometimes designated as black boxes. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783031999277
- Titolo
- Advanced Supervised and Semi-supervised Learning (Hardcover)
- Autore
- Massih-Reza Amini
- Editore
- Springer International Publishing AG, Cham
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031999274
- ISBN 13
- 9783031999277
Machine learning is one of the leading areas of artificial intelligence. It concerns the study and development of quantitative models that enable a computer to carry out operations without having been expressly programmed to do so.
In this situation, learning is about identifying complex shapes and making intelligent decisions. The challenge in completing this task, given all the available inputs, is that the set of potential decisions is typically quite difficult to enumerate. Machine learning algorithms have been developed with the goal of learning about the problem to be handled based on a collection of limited data from this problem in order to get around this challenge.
This textbook presents the scientific foundations of supervised learning theory, the most widespread algorithms developed according to this framework, as well as the semi-supervised and the learning-to-rank frameworks, at a level accessible to master's students. The aim of the book is to provide a coherent presentation linking the theory to the algorithms developed in this field. In addition, this study is not limited to the presentation of these foundations, but it also presents exercises, and is intended for readers who seek to understand the functioning of these models sometimes designated as black boxes.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Massih-Reza Amini is a professor of computer science at the university of Grenoble Alpes in France, and has worked in the field of machine learning for more than 20 years. He holds a chair in Machine Learning for Material Science at the Interdisciplinary Institute in Artificial Intelligence and is the head of the Machine Learning group at the Grenoble Computer Science Laboratory. In addition to co-authoring more than 160 scholarly articles, he has supervised more than 27 PhD students.
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