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Reverse Hypothesis Machine Learning
Parag Kulkarni (Taschenbuch, Englisch)
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Beschreibung
This book introduces a paradigm of reverse hypothesis machines (RHM), focusing on knowledge innovation and machine learning. Knowledge- acquisition -based learning is constrained by large volumes of data and is time consuming. Hence Knowledge innovation based learning is the need of time. Since under-learning results in cognitive inabilities and over-learning compromises freedom, there is need for… optimal machine learning. All existing learning techniques rely on mapping input and output and establishing mathematical relationships between them. Though methods change the paradigm remains the same—the forward hypothesis machine paradigm, which tries to minimize uncertainty. The RHM, on the other hand, makes use of uncertainty for creative learning. The approach uses limited data to help identify new and surprising solutions. It focuses on improving learnability, unlike traditional approaches, which focus on accuracy. The book is useful as a reference book for machine learning researchers and professionals as well as machine intelligence enthusiasts. It can also used by practitioners to develop new machine learning applications to solve problems that require creativity. 128,39 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
25.07.2018
Sprache
Englisch
EAN
9783319856261
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Intelligent Systems Reference Library
Sonderedition
Nein
Autor
Parag Kulkarni
Seitenanzahl
138
Auflage
Softcover reprint of the original 1st edition 2017
Einbandart
Taschenbuch
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Birkhäuser, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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