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來源：專知
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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為提取信息和數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系以及通過處理現(xiàn)有信息來訓(xùn)練模型來預(yù)測未來事件提供了具有成本效益的替代方法。《高效學(xué)習(xí)機(jī)器》探討了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要主題，包括知識發(fā)現(xiàn)、分類、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、核心方法和生物啟發(fā)技術(shù)。

Mariette Awad和Rahul Khanna的綜合方法將理論闡述、設(shè)計(jì)原則和高效機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用結(jié)合在一起。他們的經(jīng)驗(yàn)重點(diǎn)，表達(dá)在他們的樣本算法的密切分析貫穿全書，旨在裝備工程師，工程學(xué)生和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)和創(chuàng)建新的和更有效的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。高效學(xué)習(xí)機(jī)器的讀者將學(xué)習(xí)如何識別和分析機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以為他們解決的問題，如何實(shí)現(xiàn)和部署樣本問題的標(biāo)準(zhǔn)解決方案，以及如何設(shè)計(jì)新的系統(tǒng)和解決方案。

計(jì)算性能、存儲、記憶、非結(jié)構(gòu)化信息檢索和云計(jì)算方面的進(jìn)步，與新一代機(jī)器學(xué)習(xí)范式和大數(shù)據(jù)分析共同發(fā)展，作者在其傳統(tǒng)前身的概念背景下提出了這些概念。Awad和Khanna探索了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分層時(shí)間記憶和皮質(zhì)算法的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展。

《自然》建議使用復(fù)雜的學(xué)習(xí)技術(shù)，使用簡單的規(guī)則來產(chǎn)生具有適應(yīng)性、進(jìn)化和分布式特性的高度智能和有組織的行為。作者研究了最流行的生物啟發(fā)算法，以及一個(gè)分布式數(shù)據(jù)中心管理的示例應(yīng)用程序。他們還討論了用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在這個(gè)問題中，現(xiàn)實(shí)世界系統(tǒng)中的解決方案是受約束的，并根據(jù)它們對多個(gè)目標(biāo)的總體表現(xiàn)進(jìn)行評估。關(guān)于支持向量機(jī)及其擴(kuò)展的兩章重點(diǎn)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)核心的分類和回歸技術(shù)的最新改進(jìn)。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4302-5990-9#toc

【經(jīng)典書】高效機(jī)器學(xué)習(xí)，Efficient Learning Machines

【經(jīng)典書】高效機(jī)器學(xué)習(xí)，Efficient Learning Machines