Titolo: Foundations of Knowledge Acquisition: Machine Learning (The Springer International Series in Engineering and Computer Science, 195)
Editore: Kluwer Academic Publishers
Data di pubblicazione: 1993
Lingua: Inglese
ISBN 10: 0792392787
ISBN 13: 9780792392781
Rilegatura: Rilegato
Condizione: nuovo

Descrizione articolo

Riassunto

One of the most intriguing questions about the new computer technology that has appeared over the past few decades is whether we humans will ever be able to make computers learn. As is painfully obvious to even the most casual computer user, most current computers do not. Yet if we could devise learning techniques that enable computers to routinely improve their performance through experience, the impact would be enormous. The result would be an explosion of new computer applications that would suddenly become economically feasible (e. g. , personalized computer assistants that automatically tune themselves to the needs of individual users), and a dramatic improvement in the quality of current computer applications (e. g. , imagine an airline scheduling program that improves its scheduling method based on analyzing past delays). And while the potential economic impact of successful learning methods is sufficient reason to invest in research into machine learning, there is a second significant reason: studying machine learning helps us understand our own human learning abilities and disabilities, leading to the possibility of improved methods in education. While many open questions remain about the methods by which machines and humans might learn, significant progress has been made.

Contenuti

Foreword. Preface. 1. Learning = Inferencing + Memorizing; R.S. Michalski. 2. Adaptive Inference; A. Segre, C. Elkan, D. Scharstein, G. Gordon, A. Russell. 3. On Integrating Machine Learning with Planning; G.F. DeJong, M.T. Gervasio, S.W. Bennett. 4. The Role of Self-Models in Learning to Plan; G. Collins, L. Birnbaum, B. Krulwich, M. Freed. 5. Learning Flexible Concepts Using A Two-Tiered Representation; R.S. Michalski, F. Bergadano, S. Matwin., J. Zhang. 6. Competition-Based Learning; J.J. Grefenstette, K.A. De Jong, W.M. Spears. 7. Problem Solving via Analogical Retrieval and Analogical Search Control; R. Jones. 8. A View of Computational Learning Theory; L.G. Valiant. 9. The Probably Approximately Correct (PAC) and Other Learning Models; D. Haussler, M. Warmuth. 10. On the Automated Discovery of Scientific Theories; D. Osherson, S. Weinstein. Index.

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Australian Book seller. Wide variety of fiction and non-fiction books. Ships from Australia, USA or India

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21, harriet court, Salisbury Plain, SA, 5107, Australia

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Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

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Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare NEWBOOKSHOP, 21 Harriet Ct, 5109, Salisbury Plain, South Australia, Australia, +61 0405047450, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

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