Springer Nature
Machine Learning Foundations: Supervised, Unsupervised, and Advanced Learning
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Consultar por este productoDescripción
- Editorial : Springer
- Fecha de publicación : 13 Febrero 2021
- Edición : 1ª ed. 2021
- Idioma : Inglés
- Número de páginas : 411 páginas
- ISBN-10 : 3030658996
- ISBN-13 : 978-3030658991
Machine Learning Foundations: Supervised, Unsupervised, and Advanced Learning, escrito por Taeho Jo y publicado por Springer Nature, es una obra técnica fundamental diseñada para proporcionar una comprensión conceptual profunda de los algoritmos que impulsan la inteligencia artificial moderna. Este libro se divide estratégicamente en cuatro partes clave que guían al lector desde los fundamentos matemáticos y materiales de base hasta las aplicaciones más complejas del sector. A través de sus páginas, los profesionales y técnicos especializados encontrarán una exposición detallada sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, permitiéndoles dominar la clasificación, regresión y agrupación de datos con rigor científico.
La obra destaca por incluir secciones dedicadas al aprendizaje avanzado, explorando áreas críticas como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje conjunto y el aprendizaje temporal. Esta estructura integral asegura que el lector no solo comprenda las técnicas tradicionales, sino que también esté preparado para las nuevas generaciones de tecnologías en machine learning. Es el recurso ideal para quienes buscan una base sólida y una visión de vanguardia sobre cómo resolver problemas complejos de computación mediante modelos inteligentes. Al adquirir este ejemplar, estarás invirtiendo en una herramienta de referencia técnica imprescindible para liderar proyectos de innovación tecnológica y optimizar el análisis de datos a gran escala. Potencia tu perfil profesional y domina los pilares del aprendizaje automático con esta guía de excelencia académica.
Contraportada
This book provides conceptual understanding of machine learning algorithms though supervised, unsupervised, and advanced learning techniques. The book consists of four parts: foundation, supervised learning, unsupervised learning, and advanced learning. The first part provides the fundamental materials, background, and simple machine learning algorithms, as the preparation for studying machine learning algorithms. The second and the third parts provide understanding of the supervised learning algorithms and the unsupervised learning algorithms as the core parts. The last part provides advanced machine learning algorithms: ensemble learning, semi-supervised learning, temporal learning, and reinforced learning.
- Provides comprehensive coverage of both learning algorithms: supervised and unsupervised learning;
- Outlines the computation paradigm for solving classification, regression, and clustering;
- Features essential techniques for building the a new generation of machine learning.
Biografía del autor
Taeho Jo is the president and the founder of the company, Alpha Lab AI which makes business concerned with Artificial Intelligence. He received his Bachelor, Master, and PhD degrees from Korea University in 1994, from Pohang University in 1997, and from University of Ottawa, 2006, respectively. He has published more than 180 research papers, primarily in text mining, machine learning, neural networks, and information retrieval. He previously published the book “Text Mining: Concept, Implementation, and Big Data Challenge” (Springer 2018).