Machine Learning: A Constraint-Based Approach, Second Edition provides readers with a refreshing look at the basic models and algorithms of machine learning, with an emphasis on current topics of interest that include neural networks and kernel machines. The book presents the information in a truly unified manner that is based on the notion of learning from environmental constraints. It draws a path towards deep integration with machine learning that relies on the idea of adopting multivalued logic formalisms, such as in fuzzy systems. Special attention is given to deep learning, which nicely fits the constrained-based approach followed in this book.

The book presents a simpler unified notion of regularization, which is strictly connected with the parsimony principle, including many solved exercises that are classified according to the Donald Knuth ranking of difficulty, which essentially consists of a mix of warm-up exercises that lead to deeper research problems. A software simulator is also included.

Presents, in a unified manner, fundamental machine learning concepts, such as neural networks and kernel machines
Provides in-depth coverage of unsupervised and semi-supervised learning, with new content in hot growth areas such as deep learning
Includes a software simulator for kernel machines and learning from constraints that also covers exercises to facilitate learning
Contains hundreds of solved examples and exercises chosen particularly for their progression of difficulty from simple to complex
Supported by a free, downloadable companion book designed to facilitate students’ acquisition of experimental skills

Informazioni sugli autori

Professor Gori's research interests are in the field of artificial intelligence, with emphasis on machine learning and game playing. He is a co-author of the book “Web Dragons: Inside the myths of search engines technologies,� Morgan Kauffman (Elsevier), 2007. He was the Chairman of the Italian Chapter of the IEEE Computational Intelligence Society, and the President of the Italian Association for Artificial Intelligence. He is in the list of top Italian scientists kept by VIAAcademy

(http://www.topitalianscientists.org/top_italian_scientists.aspx). Dr. Gori is a fellow of the IEEE, ECCAI, and IAPR.

Alessandro Betti Ph.D. is a Postdoctoral Researcher in the Department of Information Engineering and Mathematics (DIISM) of the University of Siena (Siena, Italy). Dr. Betti’s interests include analysis of algorithms, discrete mathematics, tree structures, and formulation of “learning laws� through least action like principles.

Stefano Melacci Ph.D. is a Senior Researcher (Tenure-Track Assistant Professor) in the area of Computer Science at the Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena (Siena, Italy). He has been the Research Manager of the Italian company QuestIT S.r.l. (Siena, Italy) and a Research Fellow of the Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena, where he received his PhD (2010), and the M.S. Degree (cum Laude). Since 2017 he has served as Associate Editor for the IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, and he is an active reviewer for several journals and international conferences.

His profile is strongly characterized by research activity in the fields of Machine Learning and, more generally, Artificial Intelligence. Recently, he has been working on new technologies for Machine Learning-based Conversational Systems and he studied and proposed Multi-Layer architectures (Deep Networks) for extracting information from static images and videos, using adaptive convolutional filters and principles from Information Theory. He previously worked in the context of Kernel Machines and Regularization Theory, under the unifying framework of Learning from Constraints that allows classic learning models to integrate symbolic knowledge representations. He proposed Manifold Regularization-based algorithms and Neural Networks that implement Similarly Measures, with applications to Computer Vision.

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Diritto di recesso

Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

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

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Chiron Media, 2 Lester Way, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306, 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.

Effetti del recesso

Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a Chiron Media, PO Box 318, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica in caso di:

fornitura di giornali, periodici e riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento per la fornitura di tali pubblicazioni;
fornitura di contenuto digitale (inclusi applicazioni, software, ebook, MP3, ecc.) mediante un supporto non materiale (per esempio un CD o un DVD) se al momento dell'inoltro dell'ordine hai espressamente consentito all'inizio dell'esecuzione accettando la perdita del diritto di recesso in conseguenza dell'inizio di esecuzione.

Modulo di recesso tipo

(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

Destinatario: (Chiron Media, 2 Lester Way, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306)

Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)

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