Data-Driven Evolutionary Optimization: Integrating Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Science
cze 2021 · Springer Nature
E-book
393
Strony
reportOceny i opinie nie są weryfikowane. Więcej informacji
Informacje o e-booku
Intended for researchers and practitioners alike, this book covers carefully selected yet broad topics in optimization, machine learning, and metaheuristics. Written by world-leading academic researchers who are extremely experienced in industrial applications, this self-contained book is the first of its kind that provides comprehensive background knowledge, particularly practical guidelines, and state-of-the-art techniques. New algorithms are carefully explained, further elaborated with pseudocode or flowcharts, and full working source code is made freely available.
This is followed by a presentation of a variety of data-driven single- and multi-objective optimization algorithms that seamlessly integrate modern machine learning such as deep learning and transfer learning with evolutionary and swarm optimization algorithms. Applications of data-driven optimization ranging from aerodynamic design, optimization of industrial processes, to deep neural architecture search are included.
Oceń tego e-booka
Podziel się z nami swoją opinią.
Informacje o czytaniu
Smartfony i tablety
Zainstaluj aplikację Książki Google Play na Androida i iPada/iPhone'a. Synchronizuje się ona automatycznie z kontem i pozwala na czytanie w dowolnym miejscu, w trybie online i offline.
Laptopy i komputery
Audiobooków kupionych w Google Play możesz słuchać w przeglądarce internetowej na komputerze.
Czytniki e-booków i inne urządzenia
Aby czytać na e-papierze, na czytnikach takich jak Kobo, musisz pobrać plik i przesłać go na swoje urządzenie. Aby przesłać pliki na obsługiwany czytnik, postępuj zgodnie ze szczegółowymi instrukcjami z Centrum pomocy.
