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Exploring Optimization Algorithms in Machine Learning: From Theory to Practice
Kinky (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Optimization algorithms in machine learning bridge theoretical foundations with practical applications, crucial for refining model performance. Techniques like gradient descent, stochastic gradient descent (SGD), and advanced methods such as Adam and RMSprop optimize model parameters to minimize error and enhance accuracy. Theoretical understanding encompasses concepts like convexity, convergence… criteria, and adaptive learning rates, essential for algorithm selection based on dataset characteristics.
In practice, implementing these algorithms involves tuning hyperparameters and assessing trade-offs between computational efficiency and model effectiveness across diverse datasets. Recent innovations, including meta-heuristic algorithms like genetic algorithms, further expand optimization capabilities for complex, non-linear problems.
Mastering optimization algorithms empowers practitioners to navigate challenges in model training and deployment effectively, ensuring robust performance in real-world applications. This comprehensive understanding supports innovation in machine learning, driving advancements in various fields from healthcare to finance and beyond. 31,26 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
01.07.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783384275837
Herausgeber
tredition
Sonderedition
Nein
Autor
Kinky
Seitenanzahl
338
Einbandart
Broschiert
Einbandart Details
Klebebindung
Schlagwörter
Machine Learning, Optimization, Optimization, Variants, Gradient Descent, Hyperparameter, Deep Learning, Metrics, Algorithmic Efficiency, Scalability
Thema-Inhalt
TGP - Fertigungstechnik und Ingenieurwesen
TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation
TJF - Elektronik
TTA - Akustik und Tontechnik
Höhe
234 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: tredition, Heinz-Beusen-Stieg 5, Ahrensburg, Deutschland, 22926, gpsr@tredition.com, tredition GmbH
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