Machine Learning: The New AI
Lingua: inglese
Editore: The MIT Press, 2016
- Brossura
- Usato

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: Este libro ofrece una visión general concisa del aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de grandes conjuntos de datos y es la base de numerosos desarrollos, desde el reconocimiento de voz hasta los coches sin conductor. El experto en aprendizaje automático Ethem Alpaydin ofrece una visión general del tema para el lector general, describiendo su evolución, explicando importantes algoritmos de aprendizaje y presentando ejemplos de aplicaciones. También considera algunas direcciones futuras para el aprendizaje automático y el nuevo campo de la ciencia de datos, y analiza las implicaciones éticas y legales para la privacidad y la seguridad de los datos. EAN: 9780262529518 Tipo: Libros Categoría: Tecnología Título: Machine Learning: The New AI Autor: Ethem Alpaydin Editorial: The MIT Press Idioma: en Páginas: 224 Formato: tapa blanda.
Codice articolo Happ-2025-12-17-cb0f7dff
- Titolo
- Machine Learning: The New AI
- Autore
- Ethem Alpaydin
- Editore
- The MIT Press
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0262529513
- ISBN 13
- 9780262529518
- Serie
- Libro 23 di 115: MIT Press Essential Knowledge
Today, machine learning underlies a range of applications we use every day, from product recommendations to voice recognition—as well as some we don't yet use everyday, including driverless cars. It is the basis of the new approach in computing where we do not write programs but collect data; the idea is to learn the algorithms for the tasks automatically from data. As computing devices grow more ubiquitous, a larger part of our lives and work is recorded digitally, and as “Big Data” has gotten bigger, the theory of machine learning—the foundation of efforts to process that data into knowledge—has also advanced. In this book, machine learning expert Ethem Alpaydin offers a concise overview of the subject for the general reader, describing its evolution, explaining important learning algorithms, and presenting example applications.
Alpaydin offers an account of how digital technology advanced from number-crunching mainframes to mobile devices, putting today's machine learning boom in context. He describes the basics of machine learning and some applications; the use of machine learning algorithms for pattern recognition; artificial neural networks inspired by the human brain; algorithms that learn associations between instances, with such applications as customer segmentation and learning recommendations; and reinforcement learning, when an autonomous agent learns act so as to maximize reward and minimize penalty. Alpaydin then considers some future directions for machine learning and the new field of “data science,” and discusses the ethical and legal implications for data privacy and security.
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