Machine Learning for Evolution Strategies (eBook)
124 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-33383-0 (ISBN)
This book introduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that show how machine learning can improve and support evolution strategies. The set of methods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness and constraint functions, dimensionality reduction for search and visualization of high-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. After giving an introduction to evolution strategies and machine learning, the book builds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimental perspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Python using the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted on typical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and their experimental behavior. The book closes with a discussion of related lines of research.
Part I Evolution Strategies.- Part II Machine Learning.- Part III Supervised Learning.
| Erscheint lt. Verlag | 25.5.2016 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Studies in Big Data | Studies in Big Data |
| Zusatzinfo | IX, 124 p. 38 illus. in color. |
| Verlagsort | Cham |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Technik | |
| Schlagworte | Big Data • Data-driven Science, Modeling and Theory Building • Data Mining • evolutionary computation • Evolution Strategies • machine learning |
| ISBN-10 | 3-319-33383-6 / 3319333836 |
| ISBN-13 | 978-3-319-33383-0 / 9783319333830 |
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