« Предыдущая  |  Следующая »

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

Ссылки: (для качалок)

Общий размер публикации: 16,41 МБ

Еще Книги: (похожие ссылки)