Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)
Бумажное издание
Оригинальное название: Оригинальный правообладатель:
Springer
Перевод: Яценков В.
Дата выхода: апрель 2023 года
Объем, стр: 256
ISBN: 978-5-93700-196-2
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Вес: 500
Электронное издание
Оригинальное название: Оригинальный правообладатель:
Springer
Перевод: Яценков В.
Дата выхода: апрель 2023 года
Объем, стр: 256
ISBN: 978-5-93700-196-2
- Самовывоз м. Коломенская - завтра - Бесплатно
- Доставка почтой по РФ - 7-28 дней - от 300 р.
Доставка почтой за пределы РФ - 14-28 дней - от 1400 р. - Курьером по Москве - в течение 7 дней - 300 р.
Аннотация
Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning – ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний. Однако и сегодня успех практического применения в решающей степени зависит от экспертов – людей, которые вручную выбирают подходящие архитектуры и их гиперпараметры. Методы AutoML нацелены на устранение этого узкого места путем построения систем ML, способных к автоматической оптимизации и самонастройке независимо от типа входных данных.
В этой книге впервые представлен всеобъемлющий обзор базовых методов автоматизированного машинного обучения (AutoML). Издание послужит отправной точкой для изучения этой быстро развивающейся области; тем, кто уже использует AutoML в своей работе, книга пригодится в качестве справочника.
Среди рассматриваемых тем:
- оптимизация гиперпараметров;
- обучение модели на основе свойств задачи;
- обзор методов для NAS;
- системы и фреймворки AutoML;
- результаты проведения первых конкурсов в области AutoML;
- проблемы автоматизированного машинного обучения.
