Optimization for Learning and Control describes how optimization is used in these domains, giving a thorough introduction to both unsupervised learning, supervised learning, and reinforcement learning, with an emphasis on optimization methods for large-scale learning and control problems.

Several applications areas are also discussed, including signal processing, system identification, optimal control, and machine learning.

Today, most of the material on the optimization aspects of deep learning that is accessible for students at a Masters’ level is focused on surface-level computer programming; deeper knowledge about the optimization methods and the trade-offs that are behind these methods is not provided. The objective of this book is to make this scattered knowledge, currently mainly available in publications in academic journals, accessible for Masters’ students in a coherent way. The focus is on basic algorithmic principles and trade-offs.

Optimization for Learning and Control covers sample topics such as:

Optimization theory and optimization methods, covering classes of optimization problems like least squares problems, quadratic problems, conic optimization problems and rank optimization.
First-order methods, second-order methods, variable metric methods, and methods for nonlinear least squares problems.
Stochastic optimization methods, augmented Lagrangian methods, interior-point methods, and conic optimization methods.
Dynamic programming for solving optimal control problems and its generalization to reinforcement learning.
How optimization theory is used to develop theory and tools of statistics and learning, e.g., the maximum likelihood method, expectation maximization, k-means clustering, and support vector machines.
How calculus of variations is used in optimal control and for deriving the family of exponential distributions.

Optimization for Learning and Control is an ideal resource on the subject for scientists and engineers learning about which optimization methods are useful for learning and control problems; the text will also appeal to industry professionals using machine learning for different practical applications.

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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è 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 diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

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Optimization for Learning and Control

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