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Stochastic Optimization for Large-scale Machine Learning (eBook)

Vinod Kumar Chauhan (Autor)

eBook Download: PDF

2021
176 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-50553-5 (ISBN)

Advancements in the technology and availability of data sources have led to the `Big Data' era. Working with large data offers the potential to uncover more fine-grained patterns and take timely and accurate decisions, but it also creates a lot of challenges such as slow training and scalability of machine learning models. One of the major challenges in machine learning is to develop efficient and scalable learning algorithms, i.e., optimization techniques to solve large scale learning problems.Stochastic Optimization for Large-scale Machine Learning identifies different areas of improvement and recent research directions to tackle the challenge. Developed optimisation techniques are also explored to improve machine learning algorithms based on data access and on first and second order optimisation methods.Key Features: Bridges machine learning and Optimisation. Bridges theory and practice in machine learning. Identifies key research areas and recent research directions to solve large-scale machine learning problems. Develops optimisation techniques to improve machine learning algorithms for big data problems. The book will be a valuable reference to practitioners and researchers as well as students in the field of machine learning.

Erscheint lt. Verlag	24.11.2021
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge
	Informatik ► Software Entwicklung ► Spieleprogrammierung
	Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Allgemeines / Lexika
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management
ISBN-10	1-000-50553-7 / 1000505537
ISBN-13	978-1-000-50553-5 / 9781000505535

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