Advances in Data Science (eBook)
357 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-87804-6 (ISBN)
Lese- und Medienproben
This volume features recent advances in data science ranging from algebraic geometry used for existence and uniqueness proofs of low rank approximations for tensor data, to category theory used for natural language processing applications, to approximation and optimization frameworks developed for convergence and robustness guarantees for deep neural networks. It provides ideas, methods, and tools developed in inherently interdisciplinary research problems requiring mathematics, computer science and data domain expertise. It also presents original results tackling real-world problems with immediate applications in industry and government.
Contributions are based on the third Women in Data Science and Mathematics (WiSDM) Research collaboration Workshop that took place between August 7 and August 11, 2023 at the Institute for Pure & Applied Mathematics (IPAM) in Los Angeles, California, US. The submissions from the workshop and related groups constitute a valuable source for readers who are interested in mathematically-founded approaches to modeling data for exploration, understanding and prediction.
| Erscheint lt. Verlag | 26.9.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Association for Women in Mathematics Series |
| Zusatzinfo | XIV, 357 p. 141 illus., 116 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Schlagworte | Active learning • Data Analysis • dimension reduction • Embedding Techniques • Feature learning • geometric measures • geometric signature of data • Graph Algorithms • manifold learning • path metrics • Semi-Supervised Learning • tensor decomposition • Text Embeddings |
| ISBN-10 | 3-031-87804-3 / 3031878043 |
| ISBN-13 | 978-3-031-87804-6 / 9783031878046 |
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