Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Genetic Programming Theory and Practice XVI de Wolfgang Banzhaf

Genetic Programming Theory and Practice XVI

Editat de Wolfgang Banzhaf, Lee Spector, Leigh Sheneman
en Limba Engleză Hardback – 4 feb 2019

Sub îndrumarea lui Wolfgang Banzhaf, un nume de referință în ecosistemul inteligenței computaționale și șeful departamentului de informatică de la Memorial University, acest volum consolidează puntea dintre rigoarea academică și implementările industriale. Observăm cum Genetic Programming Theory and Practice XVI continuă tradiția începută în edițiile anterioare, precum Genetic Programming Theory and Practice XVIII sau Genetic Programming Theory and Practice XIX, menținând un focus constant pe rezolvarea problemelor din lumea reală prin evoluție artificială.

Ne-a atras atenția modul în care editorii au structurat cele 11 capitole pentru a acoperi un spectru larg de tehnici emergente. Remarcăm prezența unor tutoriale aplicate, cum este cel dedicat descoperirii politicilor pentru Reinforcement Learning vizual prin grafuri de programe întrepătrunse (Tangled Program Graphs), dar și analize profunde asupra SignalGP și a variantelor de selecție lexicase. Pe linia practică și riguroasă a volumului Genetic Programming editat de Eric Medvet, dar cu un focus specific pe intersecția dintre programarea automată și pipeline-urile de învățare automată, această ediție oferă perspective tehnice asupra transferului de cunoștințe (transfer learning) și a regresiei simbolice.

Progresia conținutului este logică, pornind de la explorarea sistemelor GP cu MAP-Elites și avansând spre aplicații complexe în clasificarea datelor și optimizarea swarm. Subliniem valoarea capitolului dedicat „elefantului din cameră” — aplicarea GP în programarea automată propriu-zisă — care oferă lecții învățate din experiențe practice, nu doar proiecții teoretice. Este o resursă tehnică ce documentează stadiul actual al artei într-un format dens, fără a sacrifica detaliile necesare implementării.

Citește tot Restrânge

Preț: 89141 lei

Preț vechi: 111426 lei
-20%

Puncte Express: 1337

Carte disponibilă

Livrare economică 11-25 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783030047344
ISBN-10: 3030047342
Pagini: 256
Ilustrații: XXI, 234 p. 65 illus., 47 illus. in color.
Dimensiuni: 160 x 241 x 19 mm
Greutate: 0.6 kg
Ediția:1st ed. 2019
Editura: Springer
Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare profesioniștilor în AI și cercetătorilor care doresc să treacă dincolo de algoritmii standard. Cititorul câștigă acces la metodologii avansate de programare automată și regresie simbolică, beneficiind de studii de caz care validează teoria în scenarii reale. Este un instrument esențial pentru a înțelege cum pot fi utilizate tehnicile evolutive în eficientizarea proceselor de machine learning și în rezolvarea problemelor de inginerie complexă.

Despre autor

Wolfgang Banzhaf este un distins profesor de cercetare universitară și ocupă funcția de director al Departamentului de Informatică la Memorial University of Newfoundland. Cu o carieră dedicată sistemelor complexe și calculului evolutiv, el este un pilon central în comunitatea de programare genetică. Expertiza sa este reflectată în numeroasele volume editate, printre care și Handbook of Evolutionary Machine Learning, lucrări ce au devenit referințe standard pentru modul în care principiile biologice pot fi transpuse în algoritmi de calcul performanți.

Descriere scurtă

These contributions, written by the foremost international researchers and practitioners of Genetic Programming (GP), explore the synergy between theoretical and empirical results on real-world problems, producing a comprehensive view of the state of the art in GP. Topics in this volume include: evolving developmental programs for neural networks solving multiple problems, tangled program, transfer learning and outlier detection using GP, program search for machine learning pipelines in reinforcement learning, automatic programming with GP, new variants of GP, like SignalGP, variants of lexicase selection, and symbolic regression and classification techniques. The volume includes several chapters on best practices and lessons learned from hands-on experience. Readers will discover large-scale, real-world applications of GP to a variety of problem domains via in-depth presentations of the latest and most significant results.

Cuprins

1 Exploring Genetic Programming Systems with MAP-Elites.- 2 The Evolutionary Buffet Method.- 3 Emergent Policy Discovery for Visual Reinforcement Learning through Tangled Program Graphs: A Tutorial.- 4 Strong Typing, Swarm Enhancement, and Deep Learning Feature Selection in the Pursuit of Symbolic Regression-Classification.- 5 Cluster Analysis of a Symbolic Regression Search Space.- 6 What else is in an evolved name? Exploring evolvable specificity with SignalGP.- Lexicase Selection Beyond Genetic Programming.- 8 Evolving developmental programs that build neural networks for solving multiple problems.- 9 The Elephant in the Room - Towards the Application of Genetic Programming to Automatic Programming.- 10 Untapped Potential of Genetic Programming: Transfer Learning and Outlier Removal.- 11 Program Search for Machine Learning Pipelines Leveraging Symbolic Planning and Reinforcement Learning.

Caracteristici

Provides papers describing cutting-edge work on the theory and applications of genetic programming (GP) Offers large-scale, real-world applications (big data) of GP to a variety of problem domains, including commercial and scientific applications as well as financial and insurance problems Explores controlled semantics, lexicase and other selection methods, crossover techniques, diversity analysis and understanding of convergence tendencies