Elements of Dimensionality Reduction and Manifold Learning

Name: Elements of Dimensionality Reduction and Manifold Learning
Author: Benyamin Ghojogh (u. a.)
ISBN: 9783031106040

Benyamin Ghojogh (u. a.)

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2024

3031106040 / 9783031106040

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Titel: Elements of Dimensionality Reduction and Manifold Learning
Autor: Benyamin Ghojogh (u. a.)
Verlag: Springer
Erscheinungsjahr: 2024
Zustand: Neu
Einband: Taschenbuch
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3031106040
ISBN-13: 9783031106040
Artikelgewicht: 949 Gramm
Abmessungen: 235 x 155 x 34 mm
Verkäuferkataloge: Bücher

Dimensionality reduction, also known as manifold learning, is an area of machine learning used for extracting informative features from data for better representation of data or separation between classes. This book presents a cohesive review of linear and nonlinear dimensionality reduction and manifold learning. Three main aspects of dimensionality reduction are covered: spectral dimensionality reduction, probabilistic dimensionality reduction, and neural network-based dimensionality reduction, which have geometric, probabilistic, and information-theoretic points of view to dimensionality reduction, respectively. The necessary background and preliminaries on linear algebra, optimization, and kernels are also explained to ensure a comprehensive understanding of the algorithms.

The tools introduced in this book can be applied to various applications involving feature extraction, image processing, computer vision, and signal processing. This book is applicable to a wide audience who would like to acquire a deep understanding of the various ways to extract, transform, and understand the structure of data. The intended audiences are academics, students, and industry professionals. Academic researchers and students can use this book as a textbook for machine learning and dimensionality reduction. Data scientists, machine learning scientists, computer vision scientists, and computer scientists can use this book as a reference. It can also be helpful to statisticians in the field of statistical learning and applied mathematicians in the fields of manifolds and subspace analysis. Industry professionals, including applied engineers, data engineers, and engineers in various fields of science dealing with machine learning, can use this as a guidebook for feature extraction from their data, as the raw data in industry often require preprocessing.

The book is grounded in theory but provides thorough explanations and diverseexamples to improve the reader’s comprehension of the advanced topics. Advanced methods are explained in a step-by-step manner so that readers of all levels can follow the reasoning and come to a deep understanding of the concepts. This book does not assume advanced theoretical background in machine learning and provides necessary background, although an undergraduate-level background in linear algebra and calculus is recommended.

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Über die Autorin bzw. den Autor

Benyamin Ghojogh:

Benyamin Ghojogh received the B.Sc. degree in electrical engineering from the Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran, in 2015, the M.Sc. degree in electrical engineering from the Sharif University of Technology, Tehran, Iran, in 2017, and the Ph.D. in electrical and computer engineering (in the area of pattern analysis and machine intelligence) from the University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada, in 2021. He was a postdoctoral fellow, focusing on machine learning, at the University of Waterloo, in 2021. His research interests include machine learning, dimensionality reduction, manifold learning, computer vision, data science, and deep learning.

Mark Crowley:

Mark Crowley has a PhD in Computer Science from the University of British Columbia and was a postdoctoral fellow at the Oregon State University. He is now an Associate Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of Waterloo and regularly teaches undergraduate and graduate courses on software programming, artificial intelligence, and data analysis. He is a member of the Waterloo Artificial Intelligence Institute. He carries out research to find dependable and transparent ways to augment human decision making in complex domains, especially in the presence of spatial structure, streaming data, and uncertainty. His research group focuses on developing new algorithms within the fields of reinforcement learning, deep learning, and manifold learning. This often involves collaboration with industry and policy makers in diverse fields such as sustainable forest management, ecology, autonomous driving, physical chemistry, and medical imaging.

Fakhri Karray:

Fakhreddine (Fakhri) Karray is the Loblaws Research Chair in Artificial Intelligence in the department of electrical and computer engineering at the University of Waterloo, Canada. He is the founding co-director of the University of Waterloo AI Institute. He is currently serving as the Provost and Professor of Machine Learning at the Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, a first of its kind graduate level, research based artificial intelligence university. Fakhri’s research interests are in the areas of advances in machine learning, operational AI, cognitive machines, natural human-machine interaction, autonomous and intelligent systems. Applications of his research include virtual care systems, cognitive and self-aware machines/robots/vehicles, predictive analytics in supply chain management and intelligent transportation systems. Recent work of Fakhri and his research team on deep learning-based driver behavior recognition and prediction has been featured on The Washington Post, Wired Magazine, Globe and Mail, CBC radio and Canada's Discovery Channel. He was honored in 2021 by the IEEE Vehicular Technology Society (VTS) for his novel work on improving traffic flow prediction using weather Information in connected cars through deep learning and tools of AI and received the Society’s 2021 Best Land Transportation Paper Award.

Fakhri is the co-author of a textbook on applied artificial intelligence: Soft Computing and Intelligent Systems Design (Pearson Education Publishing, 2004). He has published extensively in the general field of pattern analysis and machine intelligence and is the author of 20 US registered patents. He is the Associate Editor (AE) of flagship journals in the field of AI and intelligent systems, including the IEEE Transactions on Cybernetics, the IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems and the IEEE Computational Intelligence Magazine. He served as the AE and Guest Editor for the IEEE Transactions on Mechatronics, the IEEE Computational Intelligence Magazine and IEEE Access (special issue on IoMT). He also serves on several editorial boards of AI-related journals and has served as the General Chair/ProgramChair for several international conferences in the field of intelligent systems. Fakhri is the co-founder and Chief Scientist of Yourika.ai, a provider of AI based online learning systems. He is a Fellow of the IEEE, a Fellow of the Canadian Academy of Engineering, a Fellow of the Engineering Institute of Canada and a Fellow of the Kavli Frontiers of. He received his PhD from the University of Illinois Urbana-Champaign, USA, and completed his undergraduate engineering degree at the National Engineering School of Tunis, Tunisia.

Ali Ghodsi:

Ali Ghodsi is a Professor of Statistics and Computer Science at the University of Waterloo in Ontario, Canada, and a member of the Waterloo Artificial Intelligence Institute. His current research sweeps across a broad swath of AI encompassing machine learning, deep learning, and dimensionality reduction. He regularly teaches courses on these topics. He studies theoretical frameworks and develops new machine-learning algorithms for analyzing large-scale data sets, with applications in natural language processing, bioinformatics, pattern recognition, computer vision, and sequential decision making. Dr. Ghodsi's work has been published extensively in high-quality proceedings and journals, and he is the co-author of several US patents. His popular lectures on YouTube have more than one million views.

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an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Teilsendung oder das letzte Stück in Besitz genommen haben bzw. hat, sofern Sie eine Ware bestellt haben, die in mehreren Teilsendungen oder Stücken geliefert wird;

Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns (preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, Telefonnr.: +49 (0) 541 / 580 72 84, E-Mail-Adresse: mail@preigu.de) mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief oder eine E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist.

Sie können Ihr Widerrufsrecht auch online unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche ("Vertrag widerrufen" oder ähnliche Bezeichnung) auf der AbeBooks/ZVAB-Webseite ausüben. Wenn Sie diese Online-Funktion nutzen, wird Ihnen auf einem dauerhaften Datenträger (z.B. durch eine E-Mail) unverzüglich eine Eingangsbestätigung mit Informationen zum Inhalt der Widerrufserklärung sowie dem Datum und der Uhrzeit ihres Eingangs übermittelt.

Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

Folgen des Widerrufs

Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet.

Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist.

Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von 14 Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren.
Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.

Ausschluss- bzw. Erlöschensgründe

Das Widerrufsrecht besteht nicht bei Verträgen

zur Lieferung von Waren, die nicht vorgefertigt sind und für deren Herstellung eine individuelle Auswahl oder Bestimmung durch den Verbraucher maßgeblich ist oder die eindeutig auf die persönlichen Bedürfnisse des Verbrauchers zugeschnitten sind;
zur Lieferung von Waren, die schnell verderben können oder deren Verfallsdatum schnell überschritten würde;
zur Lieferung alkoholischer Getränke, deren Preis bei Vertragsschluss vereinbart wurde, die aber frühestens 30 Tage nach Vertragsschluss geliefert werden können und deren aktueller Wert von Schwankungen auf dem Markt abhängt, auf die der Unternehmer keinen Einfluss hat;
zur Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Illustrierten mit Ausnahme von Abonnement-Verträgen.

Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Verträgen

zur Lieferung versiegelter Waren, die aus Gründen des Gesundheitsschutzes oder der Hygiene nicht zur Rückgabe geeignet sind, wenn ihre Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde;
zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen Gütern vermischt wurden;
zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.

Muster-Widerrufsformular

(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück.)

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