Representation Learning : Propositionalization and Embeddings

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2022

3030688194 / 9783030688196

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This monograph addresses advances in representation learning, a cutting-edge research area of machine learning. Representation learning refers to modern data transformation techniques that convert data of different modalities and complexity, including texts, graphs, and relations, into compact tabular representations, which effectively capture their semantic properties and relations. The monograph focuses on (i) propositionalization approaches, established in relational learning and inductive logic programming, and (ii) embedding approaches, which have gained popularity with recent advances in deep learning. The authors establish a unifying perspective on representation learning techniques developed in these various areas of modern data science, enabling the reader to understand the common underlying principles and to gain insight using selected examples and sample Python code. The monograph should be of interest to a wide audience, ranging from data scientists, machine learning researchers and students to developers, software engineers and industrial researchers interested in hands-on AI solutions.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030688196

Titel
Representation Learning : Propositionalization and Embeddings
Autor
Marko Robnik-¿ikonja
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030688194
ISBN-13
9783030688196
Artikelgewicht
283 Gramm
Abmessungen
235x155x11 mm

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