85
Bandit Convex Optimisation
✍️ Tor (Google DeepMind, London) LattimoreАлгоритми бандитської опуклої оптимізації, градієнтні методи, методи внутрішньої точки та площин відтинання.
Книга «Bandit Convex Optimisation» автора Tor Lattimore висвітлює передові дослідження у сфері бандитської опуклої оптимізації. Вона містить базовий інструментарій опуклої оптимізації, зокрема градієнтні методи, методи внутрішньої точки та площин відтинання. Посібник поєднує фундаментальні математичні підходи з сучасними науковими досягненнями. Видання підійде дослідникам та фахівцям, які прагнуть опанувати сучасні інструменти оптимізації.
Книга автора Tor (Google DeepMind, London) Lattimore опублікована видавництвом Cambridge University Press у 2026 році.
📝 Опис книги: Bandit Convex Optimisation
This self-contained reference brings readers to the frontier of research on bandit convex optimization while presenting fundamental tools from convex optimization such as gradient-based algorithms, interior point methods and cutting plane methods.
📊 Характеристики
Таблиця характеристик
| Розмір | 16 × 23,7 × 2,3 см |
|---|---|
| Вага | 552 г |
⭐ Відгуки читачів
Оцінка читачів
Книга "Випукла оптимізація для бандитів" Тора Латтімора, що вийшла з глибин Google DeepMind, — це справжній скарб для тих, хто занурений у світ складних оптимізаційних завдань. Автор майстерно прокладає стежку через лабіринти невизначеності, розкриваючи тонкощі алгоритмів, що працюють з випуклими функціями. Це не просто підручник, це витончений інструментарій для тих, хто прагне опанувати найсучасніші підходи до розв'язання задач оптимізації в умовах, де даних не вистачає, а кожен крок вимагає обережності. Сила цього твору полягає в його глибині та ясності викладення. Латтімор не боїться заглиблюватися у складні математичні викладки, проте робить це так, що навіть найзатятіший математик-теоретик, як і практик з машинного навчання, зможе знайти свій шлях. Особливо вражає, як автор вдало поєднує теоретичні основи з практичною вагомістю, пропонуючи інструменти, що мають реальне застосування. Читач отримає не тільки розуміння "чому", але й чітке розуміння "як". Ця книга, безперечно, стане улюбленицею для спеціалістів з машинного навчання, тих, хто працює над розробкою алгоритмів, а також для вчених, що стоять на передовій теоретичної інформатики. Кожен, хто стикається з проблемами прийняття рішень в умовах обмеженої інформації, де потрібно оптимізувати певні параметри, знайде тут цінні знання. Можна порівняти її з вишуканою симфонією, де кожна нота, кожен акорд ретельно вивірені, створюючи гармонійне ціле, що захоплює і просвітлює. Однак, варто застерегти: для читача, який тільки-но починає свій шлях у світі випуклої оптимізації, книга може видатися дещо вимогливою. Фундаментальні знання з математичного аналізу та теорії ймовірностей будуть не зайвими, а скоріше необхідними для повного засвоєння матеріалу. Це не недолік, а радше вказівка на належну аудиторію – тих, хто вже має певну базу і прагне піднятися на новий рівень.
