Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) (Франк Хуттер, Ларс Коттхофф, Хоакин Ваншорен); ДМК Пресс, ДМК Пресс, 2023

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.

Развернуть фото

Смотри также о книге.

Основные характеристики товара

Параметр	Значение
ISBN	978-5-93700-196-2
Автор(ы)	Франк Хуттер, Ларс Коттхофф, Хоакин Ваншорен
Автор	без автора
Вес	0.53кг
Возрастное ограничение	12+
Возрастные ограничения	12
Год издания	2023
Жанр	программирование
Издатель	ДМК Пресс, ДМК Пресс
Издательство	ДМК Пресс
Кол-во страниц	256
Количество страниц	256
Обложка	твердый переплёт
Переплет	шитая
Раздел	Операционные системы
Тип обложки	твердая
Формат	170x240мм