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Sinopsis
Having played a central role at the inception of artificial intelligence research, machine learning has recently reemerged as a major area of study at the very core of the subject. Solid theoretical foundations are being constructed. Machine learning methods are being integrated with powerful performance systems, and practical applications; based on established techniques are emerging.Machine Learning unifies the field by bringing together and clearly explaining the major successful paradigms for machine learning: inductive approaches, explanation-based learning, genetic algorithms, and connectionist learning methods. Each paradigm is presented in depth, providing historical perspective but focusing on current research and potential applications. Contributors John R. Anderson, L. B. Booker, John. H. Gennari, Jaime G. Carbonell, Oren Etzioni, Doug Fisher, Yolanda Gil, D. E. Goldberg, Gerald E. Hinton, J. H. Holland, Craig A Knoblock, Daniel. R. Kuokka, Pat Langley, David B. Leake, Steve Minton, Jack Mostow, Roger C. Schank, and Jan M. Zytkow
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Reseña del editor
Having played a central role at the inception of artificial intelligence research, machine learning has recently reemerged as a major area of study at the very core of the subject. Solid theoretical foundations are being constructed. Machine learning methods are being integrated with powerful performance systems, and practical applications; based on established techniques are emerging.Machine Learning unifies the field by bringing together and clearly explaining the major successful paradigms for machine learning: inductive approaches, explanation-based learning, genetic algorithms, and connectionist learning methods. Each paradigm is presented in depth, providing historical perspective but focusing on current research and potential applications. Contributors John R. Anderson, L. B. Booker, John. H. Gennari, Jaime G. Carbonell, Oren Etzioni, Doug Fisher, Yolanda Gil, D. E. Goldberg, Gerald E. Hinton, J. H. Holland, Craig A Knoblock, Daniel. R. Kuokka, Pat Langley, David B. Leake, Steve Minton, Jack Mostow, Roger C. Schank, and Jan M. Zytkow
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Machine Learning: Paradigms and Methods
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Machine Learning: Paradigms and Methods
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Machine Learning: Paradigms and Methods (Special Issues of Artificial Intelligence)
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Machine Learning : Paradigms and Methods
Publicado por
MIT Press, 1990
ISBN 10: 0262530880
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Machine Learning : Paradigms and Methods
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MIT Press, 1990
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Machine Learning: Paradigms and Methods (Special Issues of Artificial Intelligence)
Publicado por
MIT Press, 1990
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ISBN 13: 9780262530880
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Machine Learning: Paradigms and Methods
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Machine Learning : Paradigms and Methods
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MACHINE LEARNING
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Machine Learning : Paradigms and Methods
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