Introduction to Online Convex Optimization, second edition (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Hazan, Elad
ISBN 10: 0262046989 ISBN 13: 9780262046985
Editorial: The MIT Press, 2022
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Sinopsis:
New edition of a graduate-level textbook on that focuses on online convex optimization, a machine learning framework that views optimization as a process.
In many practical applications, the environment is so complex that it is not feasible to lay out a comprehensive theoretical model and use classical algorithmic theory and/or mathematical optimization. Introduction to Online Convex Optimization presents a robust machine learning approach that contains elements of mathematical optimization, game theory, and learning theory: an optimization method that learns from experience as more aspects of the problem are observed. This view of optimization as a process has led to some spectacular successes in modeling and systems that have become part of our daily lives.
Based on the “Theoretical Machine Learning” course taught by the author at Princeton University, the second edition of this widely used graduate level text features:
Acerca del autor: Elad Hazan is Professor of Computer Science at Princeton University and cofounder and director of Google AI Princeton. An innovator in the design and analysis of algorithms for basic problems in machine learning and optimization, he is coinventor of the AdaGrad optimization algorithm for deep learning, the first adaptive gradient method.
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Detalles bibliográficos
Título: Introduction to Online Convex Optimization, ...
Editorial: The MIT Press
Año de publicación: 2022
Encuadernación: hardcover
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INTRODUCTION TO ONLINE CONVEX OPTIMIZATI
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Introduction to Online Convex Optimization
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The MIT Press, 2022
ISBN 10: 0262046989
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