Optimizare pentru învățarea automată

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 5 voturi.

Titlul original:

Optimization for Machine Learning

Conținutul cărții:

O prezentare actualizată a interacțiunii dintre optimizare și învățarea automată, accesibilă studenților și cercetătorilor din ambele comunități.

Interacțiunea dintre optimizare și învățarea automată este una dintre cele mai importante evoluții în știința modernă a calculatoarelor. Formulările și metodele de optimizare se dovedesc a fi vitale în proiectarea algoritmilor pentru extragerea cunoștințelor esențiale din volume uriașe de date. Cu toate acestea, învățarea automată nu este un simplu consumator al tehnologiei de optimizare, ci un domeniu în evoluție rapidă care generează el însuși noi idei de optimizare. Această carte surprinde stadiul actual al interacțiunii dintre optimizare și învățarea automată într-un mod accesibil cercetătorilor din ambele domenii.

Abordările de optimizare s-au bucurat de proeminență în învățarea automată datorită aplicabilității lor largi și proprietăților teoretice atractive. Complexitatea, dimensiunea și varietatea tot mai mari ale modelelor actuale de învățare automată impun reevaluarea ipotezelor existente. Această carte începe procesul de reevaluare. Ea descrie reapariția în contexte noi a cadrelor consacrate, cum ar fi metodele de ordinul întâi, aproximările stochastice, relaxările convexe, metodele punctului interior și metodele proximale. De asemenea, se acordă atenție unor teme mai noi, cum ar fi optimizarea regularizată, optimizarea robustă, metodele gradientului și subgradientului, tehnicile de divizare și metodele de ordinul doi. Multe dintre aceste tehnici se inspiră din alte domenii, inclusiv cercetarea operațională, informatică teoretică și subdomenii ale optimizării. Cartea va îmbogăți fertilizarea încrucișată în curs de desfășurare între comunitatea de învățare automată și aceste alte domenii, precum și în cadrul comunității mai largi de optimizare.