Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 7 olvasói szavazat alapján történt.
Introduction to Online Convex Optimization, Second Edition
Egy olyan felsőfokú tankönyv új kiadása, amely az online konvex optimalizálásra összpontosít, egy olyan gépi tanulási keretrendszerre, amely az optimalizálást folyamatnak tekinti.
Számos gyakorlati alkalmazásban a környezet annyira összetett, hogy nem kivitelezhető egy átfogó elméleti modell lefektetése és a klasszikus algoritmuselmélet és/vagy a matematikai optimalizálás alkalmazása. A Bevezetés az online konvex optimalizálásba egy robusztus gépi tanulási megközelítést mutat be, amely a matematikai optimalizálás, a játékelmélet és a tanuláselmélet elemeit tartalmazza: egy olyan optimalizálási módszert, amely a tapasztalatból tanul, ahogy a probléma több aspektusát megfigyeljük. Az optimalizálásnak ez a folyamatként való felfogása látványos sikereket eredményezett a modellezésben és a mindennapi életünk részévé vált rendszerekben.
A szerző által a Princeton Egyetemen oktatott „Elméleti gépi tanulás” című kurzus alapján a széles körben használt graduális szintű szöveg második kiadása a következőket tartalmazza:
⬤ Teljesen frissített anyag az egész könyvben.
⬤ Új fejezetek a boostingról, az adaptív megbánásról és a megközelíthetőségről, valamint az optimalizálás kibővített bemutatása.
⬤ Együttesen kínált alkalmazási példák, többek között előrejelzés szakértői tanácsokból, portfólióválasztás, mátrixkiegészítés és ajánlórendszerek, SVM képzés.
⬤ GYakorlatok, amelyek a hallgatókat a bizonyítások részeinek kitöltéséhez vezetik.
