کتاب Convex Optimization for Machine Learning اثر Changho Suh انتشارات مؤلفین طلایی

کتاب Convex Optimization for Machine Learning: یک منبع معتبر برای آموزش بهینه‌سازی محدب

کتاب Convex Optimization for Machine Learning مقدمه‌ای جامع بر بهینه‌سازی محدب ارائه می‌دهد که یکی از مسائل قوی و قابل حل در بهینه‌سازی است و می‌تواند به‌طور مؤثر به کمک رایانه‌ها حل شود.

درک اصول پایه با Convex Optimization for Machine Learning

بخش اول کتاب به تشریح مفاهیم اصلی از قبیل مجموعه‌های محدب، توابع محدب و تعاریف بنیادی می‌پردازد. این مفاهیم به خواننده کمک می‌کند تا درک بهتری از بهینه‌سازی محدب و مدل‌های تجزیه‌وتحلیل مربوط به آن پیدا کند.

نظریه دوگانگی در Convex Optimization for Machine Learning

در بخش دوم، نظریه دوگانگی به‌عنوان یک ابزار ارزشمند معرفی می‌شود که به ما این امکان را می‌دهد:

• (1) دریافت بینش‌های الگوریتمی مفید.
• (2) دست‌یابی به راه‌حل‌های تقریبی برای مسائل بهینه‌سازی غیرمحدب که معمولاً حل آن‌ها پیچیده است.

کاربردهای پیشرفته در یادگیری ماشین با Convex Optimization for Machine Learning

بخش پایانی کتاب به بررسی کاربردهای مدرن بهینه‌سازی محدب در حوزه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌پردازد. این بخش شامل مثال‌های عملی و تکنیک‌های روز دنیا است که به خوانندگان کمک می‌کند مهارت‌های خود را در این زمینه توسعه دهند.