Information-driven Machine Learning Data Science As An Engineering Discipline - Gerald Friedland

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This Groundbreaking Book Transcends Traditional Machine Learning Approaches By Introducing Information Measurement Methodologies That Revolutionize The Field. Stemming From A Uc Berkeley Seminar On Experimental Design For Machine Learning Tasks, These Techniques Aim To Overcome The 'black Box' Approach Of Machine Learning By Reducing Conjectures Such As Magic Numbers (hyper-parameters) Or Model-type Bias. Information-based Machine Learning Enables Data Quality Measurements, A Priori Task Complexity Estimations, And Reproducible Design Of Data Science Experiments.
  • ブランド: Unbranded
  • カテゴリー: 参考図書
  • フォーマット: Hardcover
  • 刊行日: 2023-12-02
  • ページ数: 292
  • 著者: Gerald Friedland
  • 言語: English
  • 出版社 / レコード会社: Springer Nature B.V
  • Fruugo ID: 469771951-983726856
  • ISBN: 9783031394768
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