Algorithms in Machine Learning Paradigms

Das Buch "Algorithms in Machine Learning Paradigms" bietet eine umfassende Untersuchung von Algorithmen innerhalb verschiedener Paradigmen des maschinellen Lernens. Es behandelt eine Vielzahl von Lernproblemen und deren Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen. Die Autoren, darunter Somnath Mukhopadhyay, Kousik Dasgupta, Jyotsna Kumar Mandal und Paramartha Dutta, analysieren Konzepte wie Vorhersage, konzeptuelles Lernen, erklärungsbasiertes Lernen sowie exemplarisches und statistisches regelbasiertes Lernen. Darüber hinaus werden innovative Ansätze wie quanten-inspiriertes Lernen, optimierungsbasiertes Lernen und hybride Intelligenz behandelt. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis der Algorithmen im maschinellen Lernen anstreben.