PROBABILISTIC NUMERICS
Hennig, Philipp; Osborne, Michael A.; Kersting, Hans P.
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Verlag: Cambridge University Press, 2022
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Inhaltsangabe:
A thorough introduction to probabilistic numerics showing how to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation.
Über die Autorinnen und Autoren:
Philipp Hennig holds the Chair for the Methods of Machine Learning at the University of Tübingen, and an adjunct position at the Max Planck Institute for Intelligent Systems. He has dedicated most of his career to the development of Probabilistic Numerical Methods. Hennig's research has been supported by Emmy Noether, Max Planck and ERC fellowships. He is a co-Director of the Research Program for the Theory, Algorithms and Computations of Learning Machines at the European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS).
Michael A. Osborne is Professor of Machine Learning at the University of Oxford, and a co-Founder of Mind Foundry Ltd. His research has attracted £10.6M of research funding and has been cited over 15,000 times. He is very, very Bayesian.
Hans P. Kersting is a postdoctoral researcher at INRIA and École Normale Supérieure in Paris, working in machine learning with expertise in Bayesian inference, dynamical systems, and optimisation.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Bibliografische Details
Titel: PROBABILISTIC NUMERICS
Verlag: Cambridge University Press
Erscheinungsdatum: 2022
Einband: Hardcover
Zustand: New
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PROBABILISTIC NUMERICS
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Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning
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Zustand: New. This text provides a first comprehensive introduction to probabilistic numerics, aimed at Masters and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. It contains extensive. Artikel-Nr. 571462803
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Probabilistic Numerics : Computation as Machine Learning
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Cambridge University Press Okt 2022, 2022
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Probabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field. In other words, they infer a latent quantity from data. This book shows that it is thus formally possible to think of computational routines as learning machines, and to use the notion of Bayesian inference to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation. The text caters for Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. Extensive background material is provided along with a wealth of figures, worked examples, and exercises (with solutions) to develop intuition. Artikel-Nr. 9781107163447
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Probabilistic Numerics | Computation as Machine Learning
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Buch. Zustand: Neu. Probabilistic Numerics | Computation as Machine Learning | Hans P. Kersting (u. a.) | Buch | Gebunden | Englisch | 2022 | Cambridge University Press | EAN 9781107163447 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 121318308
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