Book Description: Advanced Machine Learning with Evolutionary and Metaheuristic Techniques provides a comprehensive overview of the latest developments in machine learning techniques that leverage the power of evolutionary and metaheuristic algorithms to solve complex problems in various domains. The book covers the fundamental concepts of machine learning, evolutionary algorithms, and metaheuristics, and their applications in various fields such as computer vision, natural language processing, robotics, and bioinformatics. It also discusses the challenges and limitations of these techniques and outlines future research directions in this exciting field. The book is divided into four parts: Part I explores the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning, deep learning, and reinforcement learning. Part II delves into the application of evolutionary algorithms in machine learning, covering topics such as genetic programming, evolution strategies, and genetic algorithms. Part III focuses on the use of metaheuristics in machine learning, including simulated annealing, particle swarm optimization, and ant colony optimization. Finally, Part IV discusses the challenges and limitations of these techniques and outlines future research directions in this field. Throughout the book, the authors provide practical examples and case studies to illustrate the applications of these techniques in real-world scenarios. They also include exercises and projects to help readers gain hands-on experience with the concepts presented.

Advanced Machine arning with Evolutionary and Metaheuristic Techniques предоставляет всесторонний обзор последних разработок в области методов машинного обучения, которые используют возможности эволюционных и метаэвристических алгоритмов для решения сложных задач в различных областях. Книга охватывает фундаментальные концепции машинного обучения, эволюционных алгоритмов и метаэвристики, а также их применения в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, робототехника и биоинформатика. В нем также обсуждаются проблемы и ограничения этих методов и излагаются будущие направления исследований в этой захватывающей области. Книга разделена на четыре части: в части I рассматриваются основы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, глубокое обучение и обучение с подкреплением. Часть II углубляется в применение эволюционных алгоритмов в машинном обучении, охватывая такие темы, как генетическое программирование, стратегии эволюции и генетические алгоритмы. Часть III посвящена использованию метаэвристики в машинном обучении, включая имитацию отжига, оптимизацию роя частиц и оптимизацию муравьиной колонии. Наконец, в части IV обсуждаются проблемы и ограничения этих методов и излагаются будущие направления исследований в этой области. На протяжении всей книги авторы приводят практические примеры и тематические исследования, чтобы проиллюстрировать применение этих методов в реальных сценариях. Они также включают в себя упражнения и проекты, которые помогут читателям получить практический опыт работы с представленными концепциями.

''