Ф. Хуттер и др. | Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) (2023) [PDF]

Автор: Ф. Хуттер, Л. Коттхофф, Х. Ваншорен
Перевод: В.С. Яценков
Издательство: ДМК-Пресс
ISBN: 978-5-93700-196-2
Жанр: Компьютерная литература
Формат: PDF
Качество: Изначально электронное (ebook)
Иллюстрации: Цветные и черно-белые

Описание:
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. Область автоматизированного машинного обучения нацелена на принятие конструкторских решений на основе данных объективным и автоматизированным способом: пользователь просто предоставляет данные, а система AutoML автоматически находит оптимальное решение для этого конкретного случая.

Скриншоты:

Время раздачи: Пн.-Пт. с 19.00 до 7.00, Сб.-Вс. 2/24 (минимум до появления первых 3-5 скачавших)