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Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1369031459
Art des Inhalts Konferenzschrift
Titel Mathematical Optimization for Machine Learning : Proceedings of the MATH+ Thematic Einstein Semester 2023
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/Boston : De Gruyter - De Gruyter
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2025
2025
Umfang/Format Online-Ressource, 10, 202 Seiten : 2 Illustrationen, 53 Illustrationen (pdf)
Andere Ausgabe(n) Erscheint auch als Online-Ausgabe: ISBN: 978-3-11-137774-2
Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Mathematical optimization for machine learning
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:101:1-2506181211147.957686271868
DOI: 10.1515/9783111376776
URL https://www.degruyterbrill.com/ (Verlag)
https://www.degruyterbrill.com/isbn/9783111376776 (Verlag)
https://www.degruyterbrill.com/document/cover/isbn/9783111376776/original (Verlag)
https://www.degruyterbrill.com/isbn/9783111376776 (Verlag)
ISBN/Einband/Preis 978-3-11-137677-6
EAN 9783111376776
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

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