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Mathematical Optimization for Machine Learning
Proceedings of the MATH+ Thematic Einstein Semester 2023
202 Seiten, Hardcover
€ 159,95
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| Reihe | De Gruyter Proceedings in Mathematics |
|---|---|
| ISBN | 9783111375854 |
| Sprache | Englisch |
| Erscheinungsdatum | 06.05.2025 |
| Genre | Mathematik |
| Verlag | De Gruyter |
| Herausgegeben von | Konstantin Fackeldey, Aswin Kannan, Sebastian Pokutta, Kartikey Sharma, Daniel Walter, Andrea Walther, Martin Weiser |
| Lieferzeit | Lieferung in 7-14 Werktagen |
| Herstellerangaben | Anzeigen De Gruyter GmbH Genthiner Straße 13 | DE-10785 Berlin productsafety@degruyterbrill.com |
Mathematical optimization and machine learning are closely related. This proceedings volume of the Thematic Einstein Semester 2023 of the Berlin Mathematics Research Center MATH+ collects recent progress on their interplay in topics such as discrete optimization, nonlinear programming, optimal control, first-order methods, multilevel optimization, machine learning in optimization, physics-informed learning, and fairness in machine learning.
| Reihe | De Gruyter Proceedings in Mathematics |
|---|---|
| ISBN | 9783111375854 |
| Sprache | Englisch |
| Erscheinungsdatum | 06.05.2025 |
| Genre | Mathematik |
| Verlag | De Gruyter |
| Herausgegeben von | Konstantin Fackeldey, Aswin Kannan, Sebastian Pokutta, Kartikey Sharma, Daniel Walter, Andrea Walther, Martin Weiser |
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