O introducere în inteligența artificială bazată pe spațiile Hilbert cu nucleu reproducător

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces

Conținutul cărții:

Acest manual oferă o explorare aprofundată a învățării statistice cu nuclee de reproducere, un domeniu activ de cercetare care poate arunca lumină asupra tendințelor asociate cu rețelele neuronale profunde. Autorul demonstrează cum conceptul de spații Hilbert cu nucleu reproducător (RKHS), însoțit de instrumente din teoria regularizării, poate fi utilizat în mod eficient în proiectarea și justificarea algoritmilor de învățare cu nucleu, care pot aborda probleme din mai multe domenii ale inteligenței artificiale. De asemenea, este furnizată o descriere detaliată a două aplicații biomedicale ale algoritmilor considerați, demonstrând cât de aproape este teoria de a fi pusă în aplicare în practică.

Printre caracteristicile unice ale cărții se numără analiza unei clase largi de algoritmi ai teoriei învățării care cuprind în esență toate schemele de regularizare liniară, inclusiv regularizarea Tikhonov ca un caz specific. De asemenea, cartea oferă o metodologie pentru analizarea nu numai a diferitelor probleme de învățare supravegheată, cum ar fi regresia sau clasificarea, ci și a diferitelor scenarii de învățare, cum ar fi adaptarea nesupravegheată a domeniului sau învățarea prin consolidare. Analizând aceste subiecte folosind același cadru teoretic, în loc să le abordeze separat, prezentarea lor este raționalizată și făcută mai accesibilă.

An Introduction to Artificial Intelligence Based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces este o resursă ideală pentru cursurile universitare și postuniversitare în matematică computațională și știința datelor.