
Optimization for Learning and Control
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Beschreibung
"Optimization for Learning and Control" von Martin Andersen behandelt die Schnittstelle zwischen Optimierung, maschinellem Lernen und Regelungstechnik. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in moderne Optimierungstechniken, die in diesen Bereichen Anwendung finden. Es deckt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Implementierungen ab und zeigt, wie Optimierungsalgorithmen zur Verbesserung von Lern- und Kontrollsystemen eingesetzt werden können. Themen wie konvexe Optimierung, stochastische Methoden und Online-Lernen werden detailliert behandelt, um den Lesern ein tiefes Verständnis für die Entwicklung effizienter Algorithmen zu vermitteln. Durch zahlreiche Beispiele und Fallstudien wird der praxisnahe Einsatz der vorgestellten Konzepte verdeutlicht.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley-IEEE Press
- Gebunden
- 590 Seiten
- Erschienen 2022
- Cambridge University Pr.
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- hardcover
- 732 Seiten
- Erschienen 2004
- Cambridge University Press
- Hardcover
- 376 Seiten
- Erschienen 1996
- Cambridge University Press
- hardcover
- 335 Seiten
- Erschienen 2018
- Taylor & Francis Ltd
- hardcover
- 384 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley
- Kartoniert
- 380 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- Hardcover
- 464 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- hardcover
- 358 Seiten
- Erschienen 1999
- CRC Press