Kors
Администратор
- Регистрация
- 12 Дек 2014
- Сообщения
- 192.646
- Реакции
- 246.029
Введение в автоматизированное машинное обучение
https://skladchik.org/attachments/proxy-jpg.903257/
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
https://skladchik.org/attachments/proxy-jpg.903257/
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 просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Готовимся к году Козы 2027 [Mingli] [Наталья Цыганова]
- Простая система личного планирования [Блогохозяйка] [Маргарита Бабурина]
- Клиническая психология. 2 поток. Модуль 16. ПТСР и кПТСР: клиническая картина и диагностика (2025) [МАНП] [Мария Карпова, Антон Терентьев]
- 3D и я (перевод) [Роуз Лоуренс]
- Прогностика в Таро (май 2026) [Ксения Золотницкая]
- Здоровье в тарелке (ноябрь 2026) [Ксения Богатыренко]