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Machine Learning

The Basics

Alexander Jung
99,45 €
+ 198 points
Format
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Description

Machine learning (ML) has become a commonplace element in our everyday lives and a standard tool for many fields of science and engineering. To make optimal use of ML, it is essential to understand its underlying principles.
This book approaches ML as the computational implementation of the scientific principle. This principle consists of continuously adapting a model of a given data-generating phenomenon by minimizing some form of loss incurred by its predictions.
The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.
The book's three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. As a case in point, techniques for regularization, privacy-preservation as well as explainability amount to specific design choices for the model, data, and loss of a ML method.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
212
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9789811681929
Date de parution :
22-01-22
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
503 g

Les avis