Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)
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. 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.ID Продукта
2976521
Автор
Издательство
Год
2023
ISBN
978-5-93700-196-2
Item code
13607452
Вес
0.53
Формат
шитая
Доступность
На складе
Размер посылки
XS
