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
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 396 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer Spektrum
- Hardcover -
- Erschienen 1995
- Springer
- Hardcover
- 316 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- Hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 370 Seiten
- Erschienen 2014
- John Wiley & Sons
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Hardcover
- 208 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Hardcover
- 648 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 464 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press