- Регистрация
- 15 Дек 2021
- Сообщения
- 222,976
- Реакции
- 1,270
- Баллы
- 113
Описание книги:
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.
Формат книги: PDF
По поводу приобретения курса пишите в telegram - @SamFather_bot или на почту [email protected]