Algorithms in Machine Learning Paradigms

Le livre "Algorithms in Machine Learning Paradigms" propose une étude approfondie des algorithmes au sein de différents paradigmes d'apprentissage automatique. Il aborde une variété de problèmes d'apprentissage et leurs applications dans divers domaines. Les auteurs, dont Somnath Mukhopadhyay, Kousik Dasgupta, Jyotsna Kumar Mandal et Paramartha Dutta, analysent des concepts tels que la prédiction, l'apprentissage conceptuel, l'apprentissage basé sur des explications ainsi que l'apprentissage exemplaire et statistique basé sur des règles. De plus, des approches innovantes telles que l'apprentissage inspiré par les quantiques, l'apprentissage basé sur l'optimisation et l'intelligence hybride sont également traitées. Cet ouvrage s'adresse aux professionnels et aux étudiants qui souhaitent approfondir leur compréhension des algorithmes en apprentissage automatique.