Mathematical Foundations of Data Science (Texts in Computer Science)
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa dura
- Nuevo

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- Título
- Mathematical Foundations of Data Science (Texts in Computer Science)
- Autor
- Hrycej Tomas
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031190734
- ISBN 13
- 9783031190735
- Serie
- Libro 75 de 83: Texts in Computer Science
Topics and features:
- Focuses on approaches supported by mathematical arguments, rather than sole computing experiences
- Investigates conditions under which numerical algorithms used in data science operate, and what performance can be expected from them
- Considers key data science problems: problem formulation including optimality measure; learning and generalization in relationships to training set size and number of free parameters; and convergence of numerical algorithms
- Examines original mathematical disciplines (statistics, numerical mathematics, system theory) as they are specifically relevant to a given problem
- Addresses the trade-off between model size and volume of data available for its identification and its consequences for model parametrization
- Investigates the mathematical principles involves with natural language processing and computer vision
- Keeps subject coverage intentionally compact, focusing on key issues of each topic to encourage full comprehension of the entire book
Although this core textbook aims directly at students of computer science and/or data science, it will be of real appeal, too, to researchers in the field who want to gain a proper understanding of the mathematical foundations “beyond” the sole computing experience.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Bernhard Bermeitinger is a research assistant at the Chair of Data Science and Natural Language Processing and is currently working on his PhD in Deep Learning.
Siegfried Handschuh is a Full professor of Data Science and Natural Language Processing at the Institute of Computer Science at the University of St. Gallen, Switzerland. He received his PhD from the University of Karlsruhe (now: Karlsruhe Institute of Technology), Germany. His PhD thesis was in Collaboration with Stanford University as part of the American DARPA DAML project. Siegfried spend eight year in Ireland, where he led the Knowledge Discovery Unit at the Insight Centre for Data Analytics in Galway. He worked with multinational companies such as HP, SAP, IBM, Motorola and Elsevier Publishing. He also conducted research on the Digital Aristotle initiative, a project by Microsoft co-funder Paul Allen. He has published over 300 scientific papers and is highly citedwith an h-index of 41 (according to Google Scholar). This makes him one of the top-ranked Computer Scientists in Switzerland.
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