[ДМК] Введение в автоматизированное машинное обучение [Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х.]

Введение в автоматизированное машинное обучение 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. Издание: Черно-белое Оригинальное название: "Automated Machine Learning" Оригинальный правообладатель: Springer ISBN: 978-5-93700-196-2 PDF от издателя