Cách sử dụng máy học để phân tích hình ảnh nghệ thuật đã làm hồi sinh chủ nghĩa hình thức trong lịch sử nghệ thuật, mở ra cơ hội vàng cho các nhà sử học nghệ thuật và nhà khoa học máy tính học hỏi lẫn nhau.

Cuốn sách này nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và thực hành, cung cấp hướng dẫn toàn diện về máy học và các thuật toán phân loại. Với cách tiếp cận cân bằng, cuốn sách đi sâu vào nền tảng toán học của từng thuật toán trong khi chứng minh các ứng dụng thực tế của chúng bằng Python

Cuốn sách này là phần giới thiệu chung về học máy, có thể dùng làm giáo trình cho sinh viên sau đại học và tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu. Sách bao gồm các chủ đề hiện đại cơ bản về học máy, đồng thời cung cấp cơ sở lý thuyết và các công cụ khái niệm cần thiết cho việc thảo luận và chứng minh các thuật toán. Sách cũng mô tả một số khía cạnh chính của việc ứng dụng các thuật toán này.

Cuốn sách này cung cấp hướng dẫn thực tế và mã Python để duyệt qua các vùng dữ liệu rộng lớn - nâng cao đáng kể năng suất mà không ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của học thuật.

Trong cuốn sách này, chúng tôi điều chỉnh các phần cơ bản của loạt Graph Minors của Robertson và Seymour để nghiên cứu các phép ghép nhỏ và tìm hiểu mối liên hệ với nghiên cứu đồ thị có hướng. Chúng tôi phát triển lý thuyết ghép cho các kết quả đã thiết lập của lý thuyết đồ thị nhỏ: Chúng tôi mô tả sự tồn tại của phép giao trên một chu trình đồng dạng bằng một tính chất tôpô

Cuốn sách truy cập mở này cung cấp một đánh giá chi tiết về các phương pháp và ứng dụng mới nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) trong y học. Với các chương tập trung vào việc giúp người đọc phát triển sự hiểu biết thấu đáo về các khái niệm chính trong các lĩnh vực này cùng với một loạt các phương pháp và mô hình kết quả có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề chăm sóc sức khỏe, việc sử dụng các mô hình nhân quả và dự đoán được thảo luận một cách toàn diện.

Cuốn sách này là phần giới thiệu chung về học máy, có thể dùng làm giáo trình cho sinh viên sau đại học và tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu. Sách bao gồm các chủ đề hiện đại cơ bản về học máy, đồng thời cung cấp cơ sở lý thuyết và các công cụ khái niệm cần thiết cho việc thảo luận và chứng minh các thuật toán. Sách cũng mô tả một số khía cạnh chính của việc ứng dụng các thuật toán này. Các tác giả mong muốn trình bày các công cụ và khái niệm lý thuyết mới mẻ, đồng thời đưa ra các bằng chứng súc tích, ngay cả đối với các chủ đề tương đối nâng cao.

Cuốn sách The Ethics of AI: Power, Critique, Responsibility của Rainer Mühlhoff là một khảo cứu sâu sắc về các tác động xã hội của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào mối quan hệ giữa AI, quyền lực và trách nhiệm đạo đức trong thời đại số.

Cuốn sách trình bày một hướng tiếp cận toán học – thuật toán mới trong học tăng cường phân phối.