Добавить в избранное
60 | 
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.
Название: Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)
Год издания: 2023
Автор: Ф. Хуттер, Л. Коттхофф, Х. Ваншорен
Жанр: Компьютерная литература
Количество страниц: 258
Формат: PDF
Язык: Русский
Размер: 16 Mb
Скачать Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)
|
|
|
Tweet |
|
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Процедура регистрации бесплатна и займет у вас всего пару минут!
После регистрации вам станет доступна информация скрытя фразой:
"Внимание! У вас нет прав для просмотра скрытого текста."
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Процедура регистрации бесплатна и займет у вас всего пару минут!
После регистрации вам станет доступна информация скрытя фразой:
 |
Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python. Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая |
 |
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2-е издание Эта книга - замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей; я рекомендую ее всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения. |
 |
Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, 3-изд Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения. |
 |
Машинное обучение и безопасность Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей. Представлены примеры возможного практического применения технологии машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение |
 |
Адреас Мюллер, Сара Гидо. Введение в машинное обучение с помощью Python Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. |
0
