Mathematical Optimization for Machine Learning

Lieferzeit: Lieferbar innerhalb 14 Tagen

159,95 

Proceedings of the MATH+ Thematic Einstein Semester 2023, De Gruyter Proceedings in Mathematics

ISBN: 3111375854
ISBN 13: 9783111375854
Herausgeber: Konstantin Fackeldey/Aswin Kannan/Sebastian Pokutta et al
Verlag: De Gruyter GmbH
Umfang: X, 202 S., 2 s/w Illustr., 53 farbige Illustr., 27 s/w Tab., 2 b/w and 53 col. ill., 27 b/w tbl.
Erscheinungsdatum: 06.05.2025
Auflage: 1/2025
Produktform: Gebunden/Hardback
Einband: Gebunden
Artikelnummer: 5113609 Kategorie:

Beschreibung

Mathematical optimization and machine learning are closely related. This proceedings volume of the Thematic Einstein Semester 2023 of the Berlin Mathematics Research Center MATH+ collects recent progress on their interplay in topics such as discrete optimization, nonlinear programming, optimal control, first-order methods, multilevel optimization, machine learning in optimization, physics-informed learning, and fairness in machine learning.

Autorenporträt

M. Weiser, S. Pokutta, K. Sharma, ZIB, Germany; K. Fackeldey, TU Berlin; A. Kannan, D. Walter, A. Walther, Humboldt-Univ. Germany.

Herstellerkennzeichnung:


Walter de Gruyter GmbH
De Gruyter GmbH
Genthiner Strasse 13
10785 Berlin
DE

E-Mail: productsafety@degruyterbrill.com

Das könnte Ihnen auch gefallen …