Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 147.834
- Реакции
- 78.439
Введение в автоматизированное машинное обучение
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.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: "Automated Machine Learning"
Оригинальный правообладатель: Springer
Автор: Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х.
ISBN: 978-5-93700-196-2
PDF от издателя
dmkpress.com/catalog/computer/data/978-5-93700-196-2/
- ПРОДАЖНИК
СКАЧАТЬ
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.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: "Automated Machine Learning"
Оригинальный правообладатель: Springer
Автор: Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х.
ISBN: 978-5-93700-196-2
PDF от издателя
dmkpress.com/catalog/computer/data/978-5-93700-196-2/
- ПРОДАЖНИК
СКАЧАТЬ
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Здоровые Колени [Эдуард Большаков]
- Здоровая Печень [Эдуард Большаков]
- Copy Bully: Продающая страница из фактов продукта за 2-3 дня [Тариф №1] [Братья Гумировы]
- Контент-завод и автоматизация продаж [Тариф Базовый] [Сергей Сергеев, Ирина Булыгина]
- Тренировочный онлайн-клуб. Практика равновесия, дыхания и устойчивости (9 месяц) [Александр Волоткевич]
- AI-разработчик за 3 месяца [Алексей Смердов, Игнат Егоров]
- Стабильный заработок на Вайб-кодинге [Тариф VIP] [Михаил Христосенко]
- Бисквитные рулеты из домашних в ресторанные [Евгения Порхачева]
- Навыки успеха [Тариф Самостоятельный] [Шамиль Ахмадуллин]
- Mission to Motion [Тариф Моушн+3D+AI] [Александр Сучков, Илья Вебжаба, Александр Мельник]