Stochastic Optimization for Large-scale Machine Learning

پیشرفت‌ها در فناوری و در دسترس بودن منابع داده، به عصر «داده‌های بزرگ» منجر شده است. کار با داده های بزرگ پتانسیل کشف الگوهای دقیق تر و تصمیم گیری به موقع و دقیق را ارائه می دهد، اما چالش های زیادی مانند آموزش آهسته و مقیاس پذیری مدل های یادگیری ماشین را نیز ایجاد می کند. یکی از چالش‌های اصلی در یادگیری ماشین، توسعه الگوریتم‌های یادگیری کارآمد و مقیاس‌پذیر است، به عنوان مثال، تکنیک‌های بهینه‌سازی برای حل مسائل یادگیری در مقیاس بزرگ.

بهینه‌سازی تصادفی برای یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ < /i> زمینه های مختلف بهبود و جهت گیری های تحقیقاتی اخیر را برای مقابله با چالش شناسایی می کند. تکنیک‌های بهینه‌سازی توسعه‌یافته نیز برای بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس دسترسی به داده‌ها و روش‌های بهینه‌سازی مرتبه اول و دوم بررسی می‌شوند.

ویژگی‌های کلیدی:

• پلی‌سازی یادگیری ماشینی و بهینه‌سازی.
• تئوری و عمل را در یادگیری ماشین پل می‌کند.
• زمینه‌های تحقیقاتی کلیدی و جهت‌های تحقیقاتی اخیر را برای حل مشکلات یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ شناسایی می‌کند.
• تکنیک‌های بهینه‌سازی را برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای مشکلات کلان داده بهبود ببخشید.

این کتاب مرجع ارزشمندی برای پزشکان و محققان و همچنین دانشجویان در زمینه یادگیری ماشین خواهد بود.

Advancements in the technology and availability of data sources have led to the `Big Data' era. Working with large data offers the potential to uncover more fine-grained patterns and take timely and accurate decisions, but it also creates a lot of challenges such as slow training and scalability of machine learning models. One of the major challenges in machine learning is to develop efficient and scalable learning algorithms, i.e., optimization techniques to solve large scale learning problems.

Stochastic Optimization for Large-scale Machine Learning identifies different areas of improvement and recent research directions to tackle the challenge. Developed optimisation techniques are also explored to improve machine learning algorithms based on data access and on first and second order optimisation methods.

Key Features:

• Bridges machine learning and Optimisation.
• Bridges theory and practice in machine learning.
• Identifies key research areas and recent research directions to solve large-scale machine learning problems.
• Develops optimisation techniques to improve machine learning algorithms for big data problems.

The book will be a valuable reference to practitioners and researchers as well as students in the field of machine learning.