Bewertung:
Das Buch wird für seine klaren Erklärungen komplexer Konzepte der Intelligenz und des maschinellen Lernens hoch gelobt, insbesondere in Bezug auf die Analyse hochdimensionaler Daten. Die Leser schätzen die Ausgewogenheit von Intuition und Strenge sowie den übersichtlichen Inhalt und die inspirierenden Beispiele.
Vorteile:Klare Darstellung der philosophischen Annahmen, tiefes Verständnis der Prinzipien der Intelligenz, hilfreich für den akademischen Erfolg in der KI, gut geschriebene und aufschlussreiche Argumentation, spannende Anwendungsbeispiele.
Nachteile:In den Rezensionen werden keine spezifischen Nachteile erwähnt.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications
Diese systematische und rigorose Einführung, die Theorie und Praxis verbindet, behandelt die grundlegenden Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen der wichtigsten mathematischen Modelle für die hochdimensionale Datenanalyse. Der umfassende Ansatz bietet eine einheitliche Abdeckung vieler verschiedener niedrigdimensionaler Modelle und analytischer Techniken, einschließlich spärlicher und niedrigrangiger Modelle sowie konvexer und nicht-konvexer Formulierungen.
Der Leser lernt, wie man effiziente und skalierbare Algorithmen zur Lösung realer Probleme entwickelt, unterstützt durch zahlreiche Beispiele und Übungen, und wie man die erlernten Rechenwerkzeuge in verschiedenen Anwendungskontexten einsetzt. Zu den vorgestellten Anwendungen gehören wissenschaftliche Bildgebung, Kommunikation, Gesichtserkennung, 3D-Vision und tiefe Netzwerke zur Klassifizierung.
Da der Code online verfügbar ist, ist dies ein ideales Lehrbuch für Studenten der Elektrotechnik, Informatik und Datenwissenschaft sowie für diejenigen, die Kurse über Sparsamkeit, niedrigdimensionale Strukturen und hochdimensionale Daten belegen. Vorwort von Emmanuel Cands.
| ISBN: | 9781108489737 |
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| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 650 |
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