Autor Zhou, Zhi-Hua
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TÃtulo : Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 23rd Pacific-Asia Conference, PAKDD 2019, Macau, China, April 14-17, 2019, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yang, Qiang, ; Zhou, Zhi-Hua, ; Gong, Zhiguo, ; Zhang, Min-Ling, ; Huang, Sheng-Jun, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XL, 627 p. 310 ilustraciones, 146 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-16148-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Visión por computador Ciencias sociales Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Seguridad de datos e información Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNAI 11439, 11440 y 11441 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 23.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y MinerÃa de Datos, PAKDD 2019, celebrada en Macao, China, en abril de 2019. Los 137 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 542 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: clasificación y aprendizaje supervisado; minerÃa de textos y opiniones; minerÃa de datos espacio-temporales y de flujos; análisis factorial y tensorial; salud, bioinformática y temas afines; agrupación y detección de anomalÃas; modelos y aplicaciones de aprendizaje profundo; minerÃa de patrones secuenciales; aprendizaje débilmente supervisado; sistema de recomendación; minerÃa de gráficos y redes sociales; preprocesamiento de datos y selección de funciones; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos no estructurados y semiestructurados; minerÃa de datos de comportamiento; minerÃa de datos visuales; y gráfico de conocimiento y minerÃa de datos interpretables. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 23rd Pacific-Asia Conference, PAKDD 2019, Macau, China, April 14-17, 2019, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Yang, Qiang, ; Zhou, Zhi-Hua, ; Gong, Zhiguo, ; Zhang, Min-Ling, ; Huang, Sheng-Jun, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XL, 627 p. 310 ilustraciones, 146 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-16148-4
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Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Visión por computador Ciencias sociales Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Seguridad de datos e información Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNAI 11439, 11440 y 11441 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 23.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y MinerÃa de Datos, PAKDD 2019, celebrada en Macao, China, en abril de 2019. Los 137 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 542 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: clasificación y aprendizaje supervisado; minerÃa de textos y opiniones; minerÃa de datos espacio-temporales y de flujos; análisis factorial y tensorial; salud, bioinformática y temas afines; agrupación y detección de anomalÃas; modelos y aplicaciones de aprendizaje profundo; minerÃa de patrones secuenciales; aprendizaje débilmente supervisado; sistema de recomendación; minerÃa de gráficos y redes sociales; preprocesamiento de datos y selección de funciones; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos no estructurados y semiestructurados; minerÃa de datos de comportamiento; minerÃa de datos visuales; y gráfico de conocimiento y minerÃa de datos interpretables. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 23rd Pacific-Asia Conference, PAKDD 2019, Macau, China, April 14-17, 2019, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yang, Qiang, ; Zhou, Zhi-Hua, ; Gong, Zhiguo, ; Zhang, Min-Ling, ; Huang, Sheng-Jun, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXIX, 631 p. 249 ilustraciones, 172 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-16145-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Visión por computador Ciencias sociales Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Seguridad de datos e información Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNAI 11439, 11440 y 11441 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 23.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y MinerÃa de Datos, PAKDD 2019, celebrada en Macao, China, en abril de 2019. Los 137 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 542 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: clasificación y aprendizaje supervisado; minerÃa de textos y opiniones; minerÃa de datos espacio-temporales y de flujos; análisis factorial y tensorial; salud, bioinformática y temas afines; agrupación y detección de anomalÃas; modelos y aplicaciones de aprendizaje profundo; minerÃa de patrones secuenciales; aprendizaje débilmente supervisado; sistema de recomendación; minerÃa de gráficos y redes sociales; preprocesamiento de datos y selección de funciones; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos no estructurados y semiestructurados; minerÃa de datos de comportamiento; minerÃa de datos visuales; y gráfico de conocimiento y minerÃa de datos interpretables. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 23rd Pacific-Asia Conference, PAKDD 2019, Macau, China, April 14-17, 2019, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Yang, Qiang, ; Zhou, Zhi-Hua, ; Gong, Zhiguo, ; Zhang, Min-Ling, ; Huang, Sheng-Jun, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXIX, 631 p. 249 ilustraciones, 172 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-16145-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Visión por computador Ciencias sociales Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Seguridad de datos e información Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNAI 11439, 11440 y 11441 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 23.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y MinerÃa de Datos, PAKDD 2019, celebrada en Macao, China, en abril de 2019. Los 137 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 542 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: clasificación y aprendizaje supervisado; minerÃa de textos y opiniones; minerÃa de datos espacio-temporales y de flujos; análisis factorial y tensorial; salud, bioinformática y temas afines; agrupación y detección de anomalÃas; modelos y aplicaciones de aprendizaje profundo; minerÃa de patrones secuenciales; aprendizaje débilmente supervisado; sistema de recomendación; minerÃa de gráficos y redes sociales; preprocesamiento de datos y selección de funciones; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos no estructurados y semiestructurados; minerÃa de datos de comportamiento; minerÃa de datos visuales; y gráfico de conocimiento y minerÃa de datos interpretables. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 23rd Pacific-Asia Conference, PAKDD 2019, Macau, China, April 14-17, 2019, Proceedings, Part III Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yang, Qiang, ; Zhou, Zhi-Hua, ; Gong, Zhiguo, ; Zhang, Min-Ling, ; Huang, Sheng-Jun, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXVIII, 556 p. 258 ilustraciones, 159 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-16142-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Visión por computador Ciencias sociales Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Seguridad de datos e información Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNAI 11439, 11440 y 11441 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 23.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y MinerÃa de Datos, PAKDD 2019, celebrada en Macao, China, en abril de 2019. Los 137 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 542 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: clasificación y aprendizaje supervisado; minerÃa de textos y opiniones; minerÃa de datos espacio-temporales y de flujos; análisis factorial y tensorial; salud, bioinformática y temas afines; agrupación y detección de anomalÃas; modelos y aplicaciones de aprendizaje profundo; minerÃa de patrones secuenciales; aprendizaje débilmente supervisado; sistema de recomendación; minerÃa de gráficos y redes sociales; preprocesamiento de datos y selección de funciones; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos no estructurados y semiestructurados; minerÃa de datos de comportamiento; minerÃa de datos visuales; y gráfico de conocimiento y minerÃa de datos interpretables. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 23rd Pacific-Asia Conference, PAKDD 2019, Macau, China, April 14-17, 2019, Proceedings, Part III [documento electrónico] / Yang, Qiang, ; Zhou, Zhi-Hua, ; Gong, Zhiguo, ; Zhang, Min-Ling, ; Huang, Sheng-Jun, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXVIII, 556 p. 258 ilustraciones, 159 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-16142-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Visión por computador Ciencias sociales Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Seguridad de datos e información Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNAI 11439, 11440 y 11441 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 23.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y MinerÃa de Datos, PAKDD 2019, celebrada en Macao, China, en abril de 2019. Los 137 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 542 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: clasificación y aprendizaje supervisado; minerÃa de textos y opiniones; minerÃa de datos espacio-temporales y de flujos; análisis factorial y tensorial; salud, bioinformática y temas afines; agrupación y detección de anomalÃas; modelos y aplicaciones de aprendizaje profundo; minerÃa de patrones secuenciales; aprendizaje débilmente supervisado; sistema de recomendación; minerÃa de gráficos y redes sociales; preprocesamiento de datos y selección de funciones; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos no estructurados y semiestructurados; minerÃa de datos de comportamiento; minerÃa de datos visuales; y gráfico de conocimiento y minerÃa de datos interpretables. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Artificial Intelligence : First CCF International Conference, ICAI 2018, Jinan, China, August 9-10, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhou, Zhi-Hua, ; Yang, Qiang, ; Gao, Yang, ; Zheng, Yu, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 233 p. 65 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-1321221-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Informática Matemáticas discretas Algoritmos Inteligencia artificial MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Matemáticas discretas en informática Ciencia de los datos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional CCF sobre Inteligencia Artificial, CCF-ICAI 2018, celebrada en Jinan, China, en agosto de 2018. Los 17 artÃculos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 82 presentaciones. Los artÃculos están organizados en secciones temáticas sobre aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y basado en gráficos, redes neuronales y aprendizaje profundo, planificación y optimización, aplicaciones de inteligencia artificial. Nota de contenido: Unsupervised learning -- Graph-based and semi-supervised learning -- Neural networks and deep learning -- Planning and optimization -- AI applications. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Artificial Intelligence : First CCF International Conference, ICAI 2018, Jinan, China, August 9-10, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Zhou, Zhi-Hua, ; Yang, Qiang, ; Gao, Yang, ; Zheng, Yu, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XII, 233 p. 65 ilustraciones.
ISBN : 978-981-1321221--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos Informática Matemáticas discretas Algoritmos Inteligencia artificial MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Matemáticas discretas en informática Ciencia de los datos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional CCF sobre Inteligencia Artificial, CCF-ICAI 2018, celebrada en Jinan, China, en agosto de 2018. Los 17 artÃculos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 82 presentaciones. Los artÃculos están organizados en secciones temáticas sobre aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y basado en gráficos, redes neuronales y aprendizaje profundo, planificación y optimización, aplicaciones de inteligencia artificial. Nota de contenido: Unsupervised learning -- Graph-based and semi-supervised learning -- Neural networks and deep learning -- Planning and optimization -- AI applications. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhou, Zhi-Hua, Autor ; Yu, Yang, Autor ; Qian, Chao, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XII, 361 p. 59 ilustraciones, 20 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1359569-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Algoritmos Informática Aplicaciones matemáticas en informática Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Muchas tareas de aprendizaje automático implican resolver problemas de optimización complejos, como trabajar en funciones objetivo no diferenciables, no continuas y no únicas; en algunos casos puede resultar difÃcil incluso definir una función objetivo explÃcita. El aprendizaje evolutivo aplica algoritmos evolutivos para abordar problemas de optimización en el aprendizaje automático y ha arrojado resultados alentadores en muchas aplicaciones. Sin embargo, debido a la naturaleza heurÃstica de la optimización evolutiva, la mayorÃa de los resultados hasta la fecha han sido empÃricos y carecen de respaldo teórico. Esta deficiencia ha impedido que el aprendizaje evolutivo sea bien recibido en la comunidad de aprendizaje automático, que favorece enfoques teóricos sólidos. Recientemente se han realizado esfuerzos considerables para abordar esta cuestión. Este libro presenta una variedad de esos esfuerzos, divididos en cuatro partes. La Parte I presenta brevemente a los lectores el aprendizaje evolutivo y proporciona algunos preliminares, mientras que la Parte II presenta herramientas teóricas generales para el análisis del tiempo de ejecución y el rendimiento de aproximación en algoritmos evolutivos. Con base en estas herramientas generales, la Parte III presenta una serie de hallazgos teóricos sobre factores importantes en la optimización evolutiva, como la recombinación, la representación, la evaluación inexacta de la aptitud y la población. Para concluir, la Parte IV aborda el desarrollo de algoritmos de aprendizaje evolutivo con garantÃas teóricas demostrables para varias tareas representativas, en las que el aprendizaje evolutivo ofrece un rendimiento excelente. . Nota de contenido: 1.Introduction -- 2. Preliminaries -- 3. Running Time Analysis: Convergence-based Analysis -- 4. Running Time Analysis: Switch Analysis -- 5. Running Time Analysis: Comparison and Unification -- 6. Approximation Analysis: SEIP -- 7. Boundary Problems of EAs -- 8. Recombination -- 9. Representation -- 10. Inaccurate Fitness Evaluation -- 11. Population -- 12. Constrained Optimization -- 13. Selective Ensemble -- 14. Subset Selection -- 15. Subset Selection: k-Submodular Maximization -- 16. Subset Selection: Ratio Minimization -- 17. Subset Selection: Noise -- 18. Subset Selection: Acceleration. . En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms [documento electrónico] / Zhou, Zhi-Hua, Autor ; Yu, Yang, Autor ; Qian, Chao, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XII, 361 p. 59 ilustraciones, 20 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1359569--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Algoritmos Informática Aplicaciones matemáticas en informática Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Muchas tareas de aprendizaje automático implican resolver problemas de optimización complejos, como trabajar en funciones objetivo no diferenciables, no continuas y no únicas; en algunos casos puede resultar difÃcil incluso definir una función objetivo explÃcita. El aprendizaje evolutivo aplica algoritmos evolutivos para abordar problemas de optimización en el aprendizaje automático y ha arrojado resultados alentadores en muchas aplicaciones. Sin embargo, debido a la naturaleza heurÃstica de la optimización evolutiva, la mayorÃa de los resultados hasta la fecha han sido empÃricos y carecen de respaldo teórico. Esta deficiencia ha impedido que el aprendizaje evolutivo sea bien recibido en la comunidad de aprendizaje automático, que favorece enfoques teóricos sólidos. Recientemente se han realizado esfuerzos considerables para abordar esta cuestión. Este libro presenta una variedad de esos esfuerzos, divididos en cuatro partes. La Parte I presenta brevemente a los lectores el aprendizaje evolutivo y proporciona algunos preliminares, mientras que la Parte II presenta herramientas teóricas generales para el análisis del tiempo de ejecución y el rendimiento de aproximación en algoritmos evolutivos. Con base en estas herramientas generales, la Parte III presenta una serie de hallazgos teóricos sobre factores importantes en la optimización evolutiva, como la recombinación, la representación, la evaluación inexacta de la aptitud y la población. Para concluir, la Parte IV aborda el desarrollo de algoritmos de aprendizaje evolutivo con garantÃas teóricas demostrables para varias tareas representativas, en las que el aprendizaje evolutivo ofrece un rendimiento excelente. . Nota de contenido: 1.Introduction -- 2. Preliminaries -- 3. Running Time Analysis: Convergence-based Analysis -- 4. Running Time Analysis: Switch Analysis -- 5. Running Time Analysis: Comparison and Unification -- 6. Approximation Analysis: SEIP -- 7. Boundary Problems of EAs -- 8. Recombination -- 9. Representation -- 10. Inaccurate Fitness Evaluation -- 11. Population -- 12. Constrained Optimization -- 13. Selective Ensemble -- 14. Subset Selection -- 15. Subset Selection: k-Submodular Maximization -- 16. Subset Selection: Ratio Minimization -- 17. Subset Selection: Noise -- 18. Subset Selection: Acceleration. . En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
