[ДМК] Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных [Браздил П., Рейн Я. В., Соарес К., Ваншорен Х.]

Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных Метаобучение – одна из самых быстрорастущих областей исследований в области машинного обучения (МО) – изучает методы получения эффективных моделей и решений путем адаптации процессов МО и интеллектуального анализа данных. Для адаптации обычно применяют информацию из опыта решения других задач, а адаптивные процессы могут использовать подходы МО. AutoML занимается автоматизацией процессов машинного обучения и является очень актуальной темой, напрямую связанной с метаобучением. Метаобучение и AutoML помогают искусственному интеллекту научиться выбирать наиболее подходящие методы самообучения и быстрее находить новые решения без вмешательства пользователя. Издание адресовано исследователям в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта, а также может быть полезно студентам и аспирантам. Издание: Черно-белое Оригинальное название: "Metalearning. Applications to Automated Machine Learningand Data Mining" Оригинальный правообладатель: Springer Перевод: Яценков В. ISBN: 978-5-93700-200-6 PDF от издателя