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Bayesian Optimization and Data Science

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Éditeur :

Springer


Collection :

SpringerBriefs in Optimization

Paru le : 2019-09-25

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Description

Ce volume rassemble les principaux résultats dans le domaine de l'optimisation bayésienne (BO), en se concentrant sur les dix dernières années et en montrant comment, sur le cadre de base, de nouvelles méthodes ont été spécialisées pour résoudre les problèmes émergents de l'apprentissage machine, l'intelligence artificielle et l'optimisation des systèmes. Il analyse également les ressources logicielles disponibles pour BO et quelques domaines d'application sélectionnés. Certains domaines pour lesquels de nouveaux résultats sont montrés incluent l'optimisation restreinte, l'optimisation sûre et les mathématiques appliquées, en particulier l'utilisation de BO pour résoudre des problèmes difficiles d'entiers mixtes non linéaires.
Le livre aidera les lecteurs à comprendre le cadre de base de l'optimisation bayésienne et à se faire une idée de son potentiel dans les nouveaux domaines d'application. Il intéressera particulièrement les milieux de la science des données, de l'informatique, de l'optimisation et de l'ingénierie.
Pages
126 pages
Collection
SpringerBriefs in Optimization
Parution
2019-09-25
Marque
Springer
EAN papier
9783030244934
EAN PDF
9783030244941
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
12
Taille du fichier
4946 Ko
Prix
68,56 €
EAN EPUB
9783030244941
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
12
Taille du fichier
13548 Ko
Prix
68,56 €

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