Optimization Algorithms for Machine Learning: Theory and Practice

Lingua: inglese

Editore: Tredition, Tredition Jul 2024, 2024

3384283376 / 9783384283375

Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In the realm of machine learning, optimization algorithms play a pivotal role in refining models for optimal performance. These algorithms, ranging from classic gradient descent to advanced techniques like stochastic gradient descent (SGD), Adam, and RMSprop, are fundamental in minimizing the error function and enhancing model accuracy. Each algorithm offers unique advantages: SGD efficiently handles large datasets by updating parameters iteratively, while Adam adapts learning rates dynamically based on gradient variance.Theoretical understanding of optimization algorithms involves comprehending concepts like convexity, convergence criteria, and the impact of learning rate adjustments. Practically, implementing these algorithms requires tuning hyperparameters and balancing computational efficiency with model effectiveness. Moreover, recent advancements such as meta-heuristic algorithms (e.g., genetic algorithms) expand optimization capabilities for complex, non-convex problems.Mastering optimization algorithms equips practitioners with the tools to improve model robustness and scalability across diverse applications, ensuring machine learning systems perform optimally in real-world scenarios.tredition, Heinz-Beusen-Stieg 5, 22926 Ahrensburg 340 pp. Englisch.

Codice articolo 9783384283375

Dati bibliografici

Titolo
Optimization Algorithms for Machine Learning: Theory and Practice
Autore
Prashad
Editore
Tredition, Tredition Jul 2024
Anno di pubblicazione
2024
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3384283376
ISBN 13
9783384283375
Peso dell'articolo
576 grammi
Dimensioni
234x155x24 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Germania

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