Book Description: Understanding Machine Learning from Theory to Algorithms Author: Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David 2014 410 Genre: Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning Summary: Machine learning is one of the fastest-growing areas of computer science with far-reaching applications. This textbook aims to introduce machine learning and its algorithmic paradigms in a principled way, providing an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. The book covers topics such as linear regression, neural networks, support vector machines, clustering, and deep learning. Long Description of the Plot: In "Understanding Machine Learning from Theory to Algorithms the author takes readers on a journey through the evolution of technology, highlighting the need to study and understand the process of technological development as the basis for humanity's survival and the unification of people in a warring state. The book provides an in-depth look at the fundamental principles of machine learning, from theory to algorithms, and how they have evolved over time.

Understanding Machine arning from Theory to Algorithms Автор: Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид 2014 410 Жанр: информатика, искусственный интеллект, машинное обучение Резюме: машинное обучение - одна из самых быстрорастущих областей информатики с далеко идущими приложениями. Этот учебник направлен на принципиальное введение машинного обучения и его алгоритмических парадигм, предоставляя обширный теоретический отчет о фундаментальных идеях, лежащих в основе машинного обучения, и математических выводах, которые превращают эти принципы в практические алгоритмы. Книга охватывает такие темы, как линейная регрессия, нейронные сети, машины опорных векторов, кластеризация и глубокое обучение. Длинное описание сюжета: В «Understanding Machine arning from Theory to Algorithms» автор берет читателей в путешествие по эволюции технологий, подчеркивая необходимость изучения и понимания процесса технологического развития как основы выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. В книге дается глубокий взгляд на фундаментальные принципы машинного обучения, от теории до алгоритмов, и на то, как они развивались с течением времени.

Understanding Machine arning from Theory to Algorithms Autor: Shai Shalev-Schwartz, Shai Ben-David 2014 410 Género: informática, inteligencia artificial, aprendizaje automático Resumen: aprendizaje automático - uno de los las áreas de más rápido crecimiento de la informática con aplicaciones de largo alcance. Este libro de texto tiene como objetivo la introducción fundamental del aprendizaje automático y sus paradigmas algorítmicos, proporcionando un extenso relato teórico de las ideas fundamentales que subyacen al aprendizaje automático y las conclusiones matemáticas que convierten estos principios en algoritmos prácticos. libro abarca temas como la regresión lineal, las redes neuronales, las máquinas de vectores de referencia, la clusterización y el aprendizaje profundo. Larga descripción de la trama: En «Understanding Machine arning from Theory to Algorithms», el autor lleva a los lectores a un viaje por la evolución de la tecnología, destacando la necesidad de estudiar y entender el proceso de desarrollo tecnológico como base para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un estado en guerra. libro ofrece una visión profunda de los principios fundamentales del aprendizaje automático, desde la teoría hasta los algoritmos, y cómo han evolucionado a lo largo del tiempo.

Understanding Machine arning from Theory to Algorithms Autore: Shai Shalev-Schwartz, Shai Ben-David 2014 410 Genere: informatica, intelligenza artificiale, apprendimento automatico curriculum: apprendimento automatico è una delle aree in più rapida crescita dell'informatica con applicazioni ad ampio raggio. Questo manuale mira a introdurre l'apprendimento automatico e i suoi paradigmi algoritmici, fornendo un ampio rapporto teorico sulle idee fondamentali alla base dell'apprendimento automatico e sulle conclusioni matematiche che trasformano questi principi in algoritmi pratici. Il libro comprende temi quali la regressione lineare, le reti neurali, i vettori di supporto, il clustering e l'apprendimento approfondito. Una lunga descrizione della storia: in Understanding Machine arning from Theory to Algorithms, l'autore prende i lettori in un viaggio attraverso l'evoluzione tecnologica, sottolineando la necessità di studiare e comprendere il processo di sviluppo tecnologico come base per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in uno stato in guerra. Il libro fornisce una visione approfondita dei principi fondamentali dell'apprendimento automatico, dalla teoria agli algoritmi, e di come si sono evoluti nel corso del tempo.

''

理論からアルゴリズムへの機械学習を理解する著者：Shai Shalev-Schwartz、 Shai Ben-David 2014 410ジャンル：コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習概要：機械学習は、広範なアプリケーションを持つコンピュータサイエンスの最も急速に成長している分野の1つです。この教科書は、機械学習とそのアルゴリズムのパラダイムを原理的に導入することを目的としており、機械学習の基礎となる基本的なアイデアと、これらの原理を実用的なアルゴリズムに変える数学的推論についての広範な理論的記述を提供している。この本では、線形回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、ディープラーニングなどのトピックを取り上げています。プロットの長い説明：理論からアルゴリズムへの機械学習を理解するには、著者は、人類の生存と戦争状態における人々の統一の基礎としての技術開発のプロセスを研究し、理解する必要性を強調し、技術の進化を通じて旅に読者を取ります。この本では、理論からアルゴリズムまでの機械学習の基本原理と、それらがどのように進化してきたかについて詳しく説明しています。