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Machine Learning: From Theory to Applications: Cooperative Research at Siemens and MIT: 661 (Lecture Notes in Computer Science) - Tapa blanda

 
9783540564836: Machine Learning: From Theory to Applications: Cooperative Research at Siemens and MIT: 661 (Lecture Notes in Computer Science)

Sinopsis

This volume includes some of the key research papers in the area of machine learning produced at MIT and Siemens during a three-year joint research effort. It includes papers on many different styles of machine learning, organized into three parts. Part I, theory, includes three papers on theoretical aspects of machine learning. The first two use the theory of computational complexity to derive some fundamental limits on what isefficiently learnable. The third provides an efficient algorithm for identifying finite automata. Part II, artificial intelligence and symbolic learning methods, includes five papers giving an overview of the state of the art and future developments in the field of machine learning, a subfield of artificial intelligence dealing with automated knowledge acquisition and knowledge revision. Part III, neural and collective computation, includes five papers sampling the theoretical diversity and trends in the vigorous new research field of neural networks: massively parallel symbolic induction, task decomposition through competition, phoneme discrimination, behavior-based learning, and self-repairing neural networks.

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Reseña del editor

This volume includes some of the key research papers in the area of machine learning produced at MIT and Siemens during a three-year joint research effort. It includes papers on many different styles of machine learning, organized into three parts. Part I, theory, includes three papers on theoretical aspects of machine learning. The first two use the theory of computational complexity to derive some fundamental limits on what isefficiently learnable. The third provides an efficient algorithm for identifying finite automata. Part II, artificial intelligence and symbolic learning methods, includes five papers giving an overview of the state of the art and future developments in the field of machine learning, a subfield of artificial intelligence dealing with automated knowledge acquisition and knowledge revision. Part III, neural and collective computation, includes five papers sampling the theoretical diversity and trends in the vigorous new research field of neural networks: massively parallel symbolic induction, task decomposition through competition, phoneme discrimination, behavior-based learning, and self-repairing neural networks.

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  • EditorialSpringer
  • Año de publicación2008
  • ISBN 10 3540564837
  • ISBN 13 9783540564836
  • EncuadernaciónTapa blanda
  • IdiomaInglés
  • Número de páginas288
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9780387564838: Machine Learning: From Theory to Applications : Cooperative Research at Siemens and Mit (Lecture Notes in Computer Science)

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ISBN 10:  0387564837 ISBN 13:  9780387564838
Editorial: Springer Verlag, 1993
Tapa blanda

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HANSON / REMMELE / RIVEST (EDIT.).
Publicado por Springer, 1993
ISBN 10: 3540564837 ISBN 13: 9783540564836
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Cooperative Research at Siemens amd MIT. Berlin, Springer 1993. VIII, 271 S., OKart. Oberer Schnitt etwas gebräunt, sonst sehr gut. !!!BITTE BEACHTEN. WIR SIND BIS 9.6. IN URLAUB. PLEASE NOTE! WE'RE ON VACATION UNTIL 9.JUNE. Nº de ref. del artículo: 130491

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Hanson, Stephen J., Werner Remmele and Ronald L. Rivest
Publicado por Springer 13.06.2008., 2008
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Condición: Gut. Auflage: 1993. 288 Seiten Exemplar aus einer wissenchaftlichen Bibliothek Altersfreigabe FSK ab 0 Jahre Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 969 23,5 x 1,5 x 1,7 cm, Taschenbuch. Nº de ref. del artículo: 401888

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume includes some of the key research papers in thearea of machine learning produced at MIT and Siemens duringa three-year joint research effort. It includes papers onmany different styles of machine learning, organized intothree parts.Part I, theory, includes three papers on theoretical aspectsof machine learning. The first two use the theory ofcomputational complexity to derive some fundamental limitson what isefficiently learnable. The third provides anefficient algorithm for identifying finite automata.Part II, artificial intelligence and symbolic learningmethods, includes five papers giving an overview of thestate of the art and future developments in the field ofmachine learning, a subfield of artificial intelligencedealing with automated knowledge acquisition and knowledgerevision.Part III, neural and collective computation, includes fivepapers sampling the theoretical diversity and trends in thevigorous new research field of neural networks: massivelyparallel symbolic induction, task decomposition throughcompetition, phoneme discrimination, behavior-basedlearning, and self-repairing neural networks. 288 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783540564836

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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This volume includes some of the key research papers in thearea of machine learning produced at MIT and Siemens duringa three-year joint research effort. It includes papers onmany different styles of machine learning, organized intothree parts.Part I, theory, includes three papers on theoretical aspectsof machine learning. The first two use the theory ofcomputational complexity to derive some fundamental limitson what isefficiently learnable. The third provides anefficient algorithm for identifying finite automata.Part II, artificial intelligence and symbolic learningmethods, includes five papers giving an overview of thestate of the art and future developments in the field ofmachine learning, a subfield of artificial intelligencedealing with automated knowledge acquisition and knowledgerevision.Part III, neural and collective computation, includes fivepapers sampling the theoretical diversity and trends in thevigorous new research field of neural networks: massivelyparallel symbolic induction, task decomposition throughcompetition, phoneme discrimination, behavior-basedlearning, and self-repairing neural networks. Nº de ref. del artículo: 9783540564836

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