The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World - Tapa blanda
Sinopsis
'Pedro Domingos demystifies machine learning and shows how wondrous and exciting the future will be' Walter Isaacson, author of Steve Jobs
Society is changing, one learning algorithm at a time, from search engines to online dating, personalized medicine to predicting the stock market. But learning algorithms are not just about Big Data - these algorithms take raw data and make it useful by creating more algorithms. This is something new under the sun: a technology that builds itself. In The Master Algorithm, Pedro Domingos reveals how machine learning is remaking business, politics, science and war. And he takes us on an awe-inspiring quest to find 'The Master Algorithm' - a universal learner capable of deriving all knowledge from data.
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Acerca del autor
Pedro Domingos is one of the world's top machine learning researchers, and a Professor in the Department of Computer Science and Engineering at the University of Washington. He is a Fellow of the Association for the Advancement of Artificial Intelligence and has received Fulbright and Sloan Fellowships and the National Science Foundation's CAREER Award.
De la contraportada
Society is changing, one learning algorithm at a time, from search engines to online dating, personalized medicine to predicting the stock market. But learning algorithms are not just about Big Data - these algorithms take raw data and make it useful by creating more algorithms. This is something new under the sun: a technology that builds itself. In The Master Algorithm, Pedro Domingos reveals how machine learning is remaking business, politics, science and war. And he takes us on an awe-inspiring quest to find 'The Master Algorithm' - a universal learner capable of deriving all knowledge from data.
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The Master Algorithm
Publicado por
Penguin Books Ltd, 2017
ISBN 10: 0141979240
ISBN 13: 9780141979243
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The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World
Publicado por
Penguin Books Ltd, United Kingdom, London, 2017
ISBN 10: 0141979240
ISBN 13: 9780141979243
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Paperback. Condición: Fair. 'Pedro Domingos demystifies machine learning and shows how wondrous and exciting the future will be' Walter Isaacson, author of Steve Jobs Society is changing, one learning algorithm at a time, from search engines to online dating, personalized medicine to predicting the stock market. But learning algorithms are not just about Big Data - these algorithms take raw data and make it useful by creating more algorithms. This is something new under the sun: a technology that builds itself. In The Master Algorithm, Pedro Domingos reveals how machine learning is remaking business, politics, science and war. And he takes us on an awe-inspiring quest to find 'The Master Algorithm' - a universal learner capable of deriving all knowledge from data. A readable copy of the book which may include some defects such as highlighting and notes. Cover and pages may be creased and show discolouration. Nº de ref. del artículo: GOR009255417
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ISBN 10: 0141979240
ISBN 13: 9780141979243
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Paperback. Condición: Very Good. 'Pedro Domingos demystifies machine learning and shows how wondrous and exciting the future will be' Walter Isaacson, author of Steve Jobs Society is changing, one learning algorithm at a time, from search engines to online dating, personalized medicine to predicting the stock market. But learning algorithms are not just about Big Data - these algorithms take raw data and make it useful by creating more algorithms. This is something new under the sun: a technology that builds itself. In The Master Algorithm, Pedro Domingos reveals how machine learning is remaking business, politics, science and war. And he takes us on an awe-inspiring quest to find 'The Master Algorithm' - a universal learner capable of deriving all knowledge from data. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged. Nº de ref. del artículo: GOR008225803
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Penguin Books, Limited, 2017
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