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Machine Learning: The Basics (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
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- Machine learning (ML) has become a commonplace element in our everyday lives and a standard tool for many fields of science and engineering. To make optimal use of ML, it is essential to understand its underlying principles. This book approaches ML as the computational implementation of the scientific principle. This principle consists of continuously adapting a model of a given data-generating phenomenon by minimizing some form of loss incurred by its predictions. The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.The book’s three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. As a case in point, techniques for regularization, privacy-preservation as well as explainability amount tospecific design choices for the model, data, and loss of a ML method.
| Publisher | Springer |
| Publication date | January 22, 2022 |
| Edition | 1st ed. 2022 |
| Language | English |
| Print length | 229 pages |
| ISBN-10 | 9811681929 |
| ISBN-13 | 978-9811681929 |
| Item Weight | 1.12 pounds (510 grams) |
| Dimensions | 6.14 x 0.56 x 9.21 inches (15.6 x 1.4 x 23.4 cm) |
| Part of series | Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications |
PRODUKTBESCHREIBUNG
Machine Learning: The Basics (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
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Frage:
Who is this book intended for?
Antworten: This book is suitable for beginners and professionals across various fields of science and engineering. -
Frage:
What key concepts does the book cover?
Antworten: It covers the principles of machine learning, including data, model, loss, regularization, privacy-preservation, and explainability. -
Frage:
How can this book help with ML applications?
Antworten: It trains readers to break down ML applications into manageable components, helping them choose appropriate methods.
Intelligence & Semantics Editorial Review
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