Аннотация: Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)

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.

Автор/составитель	Хуттер Франк, Коттхофф Ларс, Ваншорен Хоакин
Год выпуска	2023
ISBN	978-5-93700-196-2
Производитель	ДМК-Пресс
Количество томов	1
Количество страниц	256
Переплет	Твёрдый переплёт
Размеры	245x170x20 мм
Цвет	Зелёный
Тип бумаги	офсетная (60-220 г/м2)
Вес	530
Язык	русский