Bevezetés a mesterséges intelligenciába a reprodukáló Kernel Hilbert-tér alapján

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces

Könyv tartalma:

Ez a tankönyv a reprodukáló kernelekkel történő statisztikai tanulás mélyreható feltárását nyújtja, amely aktív kutatási terület, és amely fényt deríthet a mély neurális hálózatokkal kapcsolatos tendenciákra. A szerző bemutatja, hogy a reprodukáló kernel Hilbert-tér (RKHS) koncepciója a regularizációs elmélet eszközeivel kiegészítve hogyan használható hatékonyan a kerneles tanulási algoritmusok tervezésében és igazolásában, amelyek a mesterséges intelligencia számos területén felmerülő problémák megoldására alkalmasak. A tárgyalt algoritmusok két orvosbiológiai alkalmazásának részletes leírása is szerepel, bemutatva, hogy az elmélet milyen közel áll a gyakorlati megvalósításhoz.

A könyv számos egyedi jellemzője között szerepel a tanuláselmélet algoritmusainak egy nagy osztályának elemzése, amely lényegében minden lineáris regularizációs sémát magában foglal, beleértve a Tichonov regularizációt mint speciális esetet. Emellett módszertant nyújt nemcsak a különböző felügyelt tanulási problémák - például a regresszió vagy a rangsorolás -, hanem a különböző tanulási forgatókönyvek - például a felügyelet nélküli tartományi adaptáció vagy a megerősítéses tanulás - elemzéséhez is. Azáltal, hogy ezeket a témákat ugyanazon elméleti keretrendszer segítségével elemezzük, ahelyett, hogy külön-külön közelítenénk meg őket, a bemutatásuk egyszerűsödik és könnyebben megközelíthetővé válik.

Az An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces ideális segédanyag a számítási matematika és az adattudomány graduális és posztgraduális kurzusaihoz.