Book Description: The Mathematics of Machine Learning Lectures on Supervised Methods and Beyond Author: Maria Han Veiga, Francois Gaston Ged 2024 Pages: 210 Genre: Non-Fiction, Technology, Artificial Intelligence, Machine Learning Synopsis: In this comprehensive guide, readers will embark on an in-depth journey into the world of machine learning, exploring the mathematical underpinnings of supervised methods and beyond. Written specifically for senior undergraduates and early graduate students of mathematics, this book delves into the theoretical foundations of machine learning, providing intuitive proofs and concise expositions of the material. With a broad range of topics covered, including statistical learning theory, approximation theory, linear models, kernel methods, Gaussian processes, deep neural networks, ensemble methods, and unsupervised learning techniques such as clustering and dimensionality reduction, readers will gain a profound understanding of the field's current research questions and be equipped to engage with the latest developments in the field. The Mathematics of Machine Learning Lectures on Supervised Methods and Beyond is an essential resource for anyone looking to master the standard tools in machine learning and prepare themselves for a career in this rapidly evolving field. As technology continues to advance at an unprecedented pace, it has become increasingly important to understand the process of technological evolution and its impact on humanity. This book provides a unique perspective on the intersection of technology and society, highlighting the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge.

The Mathematics of Machine arning ctures on Supervised Methods and Beyond Author: Maria Han Veiga, Francois Gaston Ged 2024 Pages: 210 Genre: Non-Fiction, Technology, Artificial Intelligence, Machine arning Synopsis: В этом всестороннем руководстве читатели отправятся в глубокое путешествие в мир машинного обучения, исследуя математические основы контролируемых методов и не только. Написанная специально для старших магистрантов и ранних аспирантов математики, эта книга углубляется в теоретические основы машинного обучения, предоставляя интуитивные доказательства и краткие изложения материала. С широким кругом затронутых тем, включая статистическую теорию обучения, теорию аппроксимации, линейные модели, методы ядра, гауссовы процессы, глубокие нейронные сети, ансамблевые методы и методы обучения без учителя, такие как кластеризация и уменьшение размерности, читатели получат глубокое понимание текущих исследовательских вопросов в этой области и будут оснащены для взаимодействия с последними разработками в этой области. Лекции «Математика машинного обучения» по контролируемым методам и далее являются важным ресурсом для всех, кто хочет освоить стандартные инструменты машинного обучения и подготовиться к карьере в этой быстро развивающейся области. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, все более важным становится понимание процесса технологической эволюции и его влияния на человечество. Эта книга дает уникальный взгляд на пересечение технологий и общества, подчеркивая необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний.

The Mathematics of Machine arning ctures on Supervised Methods and Beyond Author: Maria Han Veiga, Francois Gaston Ged 2024 Pages: 210 Genre: Non Ficción, Tecnología, Inteligencia Artificial, Síntesis de Aprendizaje de Máquinas: En esta guía integral, los lectores emprenderán un profundo viaje al mundo del aprendizaje automático, explorando los fundamentos matemáticos de las técnicas controladas y no solo. Escrito específicamente para estudiantes de pregrado y posgrado de matemáticas, este libro profundiza en los fundamentos teóricos del aprendizaje automático, proporcionando pruebas intuitivas y resúmenes del material. Con una amplia gama de temas abordados, incluyendo teoría estadística del aprendizaje, teoría de aproximación, modelos lineales, técnicas de núcleo, procesos gaussianos, redes neuronales profundas, técnicas de ensamble y técnicas de aprendizaje sin maestro, como agrupamiento y reducción de dimensión, los lectores obtendrán una comprensión profunda de las cuestiones de investigación actuales en este campo y estarán equipados para interactuar con los últimos desarrollos en este campo. conferencias «Mathematics Machine arning» sobre métodos controlados en adelante son un recurso importante para cualquiera que quiera dominar las herramientas estándar de machine learning y prepararse para una carrera en este campo en rápida evolución. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es cada vez más importante comprender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la humanidad. Este libro ofrece una visión única de la intersección entre la tecnología y la sociedad, destacando la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno.

The Mathematics of Machine arning Listures on Supervised Methods and Beyond Author: Maria Han Veiga, Francis Gaston Ged 2024 Pages: 210 Genre: No-Fiction, Technology, Artigial Intelligence, Machine arning Synopsis: In questa guida completa, i lettori intraprenderanno un profondo viaggio nel mondo dell'apprendimento automatico, esplorando le basi matematiche di metodi controllati e non solo. Scritto appositamente per i laureati più anziani e i primi studenti di matematica, questo libro si approfondisce nelle basi teoriche dell'apprendimento automatico, fornendo prove intuitive e brevi descrizioni del materiale. Con una vasta gamma di argomenti, tra cui la teoria dell'apprendimento statistico, la teoria dell'approssimazione, i modelli lineari, i metodi del nucleo, i processi gaussiani, le reti neurali profonde, i metodi di apprendimento integrati e i metodi di apprendimento senza insegnante, come il clustering e la riduzione della dimensione, i lettori avranno una profonda comprensione delle attuali questioni di ricerca in questo campo e saranno attrezzati per interagire con gli ultimi sviluppi in questo. lezioni di matematica dell'apprendimento automatico sulle tecniche controllate sono una risorsa importante per tutti coloro che desiderano imparare gli strumenti standard di apprendimento automatico e prepararsi alla carriera in questo campo in rapida evoluzione. Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, diventa sempre più importante comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sull'umanità. Questo libro offre una visione unica dell'intersezione tra tecnologia e società, sottolineando la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna.

''

監督された方法とその先にある機械学習の数学著者：Maria Han Veiga、 Francois Gaston Ged 2024 Pages： 210ジャンル：ノンフィクション、テクノロジー、人工知能、機械学習シノプシス：この包括的なガイドでは、読者は機械学習の世界への深遠な旅に乗り出し、制御された方法とその先の数学的基礎を探求します。数学の上級学部生や初期の大学院生のために特別に書かれたこの本は、機械学習の理論的基礎を掘り下げ、直感的な証拠と教材の説明を提供します。統計学習理論、近似理論、線形モデル、カーネル法、ガウス過程、深層ニューラルネットワーク、アンサンブル法、クラスタリングや寸法縮小といった監視されていない学習方法など、幅広いトピックが取り上げられており、読者はこの分野の現在の研究課題を深く理解し、分野の最新の進展と対話することができます。機械学習制御された方法とその先に関する数学の講義は、標準的な機械学習ツールを習得し、急速に進化するこの分野でのキャリアに備えるための重要なリソースです。テクノロジーがかつてないペースで進歩し続ける中で、技術進化の過程とその人類への影響を理解することはますます重要になっています。この本は、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識の個人的なパラダイムの必要性を強調し、技術と社会の交差点のユニークなビューを提供します。