Kannan / Fackeldey / Pokutta | Mathematical Optimization for Machine Learning | Buch | 978-3-11-137585-4 | sack.de

Buch, Englisch, 202 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 485 g

Reihe: De Gruyter Proceedings in Mathematics

Kannan / Fackeldey / Pokutta

Mathematical Optimization for Machine Learning

Proceedings of the MATH+ Thematic Einstein Semester 2023
1. Auflage 2025
ISBN: 978-3-11-137585-4
Verlag: De Gruyter

Proceedings of the MATH+ Thematic Einstein Semester 2023

Buch, Englisch, 202 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 485 g

Reihe: De Gruyter Proceedings in Mathematics

ISBN: 978-3-11-137585-4
Verlag: De Gruyter


Mathematical optimization and machine learning are closely related. This proceedings volume of the Thematic Einstein Semester 2023 of the Berlin Mathematics Research Center MATH+ collects recent progress on their interplay in topics such as discrete optimization, nonlinear programming, optimal control, first-order methods, multilevel optimization, machine learning in optimization, physics-informed learning, and fairness in machine learning.

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Zielgruppe


Researchers, practitioners and PhD students, interested in machin

Weitere Infos & Material


M. Weiser, S. Pokutta, K. Sharma, ZIB, Germany; K. Fackeldey, TU Berlin; A. Kannan, D. Walter, A. Walther, Humboldt-Univ. Germany.



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