
Handbook of Machine Learning for Computational Optimization: Applications and Case Studies
Im Zeitalter der Computerintelligenz schreitet die Technologie mit exponentiellem Tempo voran. Das maschinelle Lernen hat sich als eines der vielversprechendsten Werkzeuge erwiesen, um die derzeitigen Grenzen zu überwinden und weiterzudenken. Dieses Handbuch wird den Lesern einen Vorsprung bei der Verbesserung ihrer Produkte und Prozesse durch optimale und intelligentere Techniken des maschinellen Lernens verschaffen.
Der Schwerpunkt dieses Handbuchs liegt auf neuen Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens, die zu neu entwickelten Anwendungen führen können. Es verwendet einen vorausschauenden und futuristischen Ansatz, der maschinelles Lernen zu einem vielversprechenden Werkzeug für Prozesse und nachhaltige Lösungen macht. Es fördert auch neuere Algorithmen, die effizienter und zuverlässiger sind, um neue Dimensionen bei der Entdeckung anderer Anwendungen zu erschließen, und erörtert dann das Potenzial für eine bessere Nutzung von Maschinen, um eine optimale Vorhersage, Ausführung und Entscheidungsfindung zu gewährleisten.
Personen, die auf der Suche nach Wissen über maschinelles Lernen sind, werden an diesem Handbuch Gefallen finden. Die Leserschaft reicht von Studenten der Ingenieurwissenschaften und verwandter Studiengänge bis hin zu Forschern, Fachleuten und Anwendungsentwicklern.