Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1350863076 |
| Art des Inhalts | Konferenzschrift, 2023, Berlin |
| Titel | Mathematical optimization for machine learning : proceedings of the MATH+ Thematic Einstein Semester 2023 / edited by Konstantin Fackeldey [und 6 weitere] |
| Person(en) |
Fackeldey, Konstantin (Herausgeber) Kannan, Aswin (Herausgeber) Pokutta, Sebastian (Herausgeber) Sharma, Kartikey (Herausgeber) Walter, Daniel (Herausgeber) Walther, Andrea (Herausgeber) Weiser, Martin (Herausgeber) |
| Organisation(en) | Walter de Gruyter GmbH & Co. KG (Verlag) |
| Verlag | Berlin : De Gruyter |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: [2025] |
| Umfang/Format | X, 200 Seiten : Illustrationen ; 25 cm, 485 g |
| Andere Ausgabe(n) |
Erscheint auch als Online-Ausgabe: ISBN: 9783111377742 Erscheint auch als Online-Ausgabe: Mathematical Optimization for Machine Learning |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-11-137585-4 Festeinband : EUR 159.95 (DE) (freier Preis), EUR 159.95 (AT) (freier Preis) 3-11-137585-4 |
| EAN | 9783111375854 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | De Gruyter proceedings in mathematics |
| Schlagwörter | Optimierung ; Maschinelles Lernen ; Künstliche Intelligenz |
| DDC-Notation | 519.6028563 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 510 Mathematik |
| Weiterführende Informationen |
Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2025 A 15839 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2025 A 46217 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Leipzig |
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