Machine Learning, revised and updated edition (The MIT Press Essential Knowledge series)
Lingua: inglese
Editore: The MIT Press, 2021
- Brossura
- Usato
Da: Lady BookHouse, Belmont, MA, U.S.A.Lady BookHouse
Venditore AbeBooks dal 23 maggio 2023
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Codice articolo CS03815
- Titolo
- Machine Learning, revised and updated edition (The MIT Press Essential Knowledge series)
- Autore
- Alpaydin, Ethem
- Editore
- The MIT Press
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0262542528
- ISBN 13
- 9780262542524
- Peso dell'articolo
- 9 once
- Dimensioni
- 5x0x7
- Serie
- Libro 70 di 115: MIT Press Essential Knowledge
- Cataloghi dei venditori
- Technology
No in-depth knowledge of math or programming required!
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 every day, including driverless cars. It is the basis for a new approach to artificial intelligence that aims to program computers to use example data or past experience to solve a given problem. In this volume in the MIT Press Essential Knowledge series, Ethem Alpaydin offers a concise and accessible overview of “the new AI.” This expanded edition offers new material on such challenges facing machine learning as privacy, security, accountability, and bias.
Alpaydin explains that as Big Data has grown, the theory of machine learning—the foundation of efforts to process that data into knowledge—has also advanced. He covers:
• The evolution of machine learning
• Important learning algorithms and example applications
• Using machine learning algorithms for pattern recognition
• Artificial neural networks inspired by the human brain
• Algorithms that learn associations between instances
• Reinforcement learning
• Transparency, explainability, and fairness in machine learning
• The ethical and legal implicates of data-based decision making
A comprehensive introduction to machine learning, this book does not require any previous knowledge of mathematics or programming—making it accessible for everyday readers and easily adoptable for classroom syllabi.
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