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简介
本书全面介绍自动机器学习,主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中,本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分,每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外,本书还具体介绍了现有的各种可用的AutoML系统,如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等,并且本书最后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后所蕴含的理念,有助于从业者设计出自己的AutoML系统。 本书英文版是国际上第一本介绍自动机器学习的英文书,内容全面且翔实,尤为重要的是涵盖了最新的AutoML领域进展和难点。本书作者和译者学术背景扎实,保证了本书的内容质量。 对于初步研究者,本书可以作为其研究自动机器学习方法的背景知识和起点;对于工业界从业人员,本书全面介绍了AutoML系统及其实际应用要点;对于已经从事自动机器学习的研究者,本书可以提供一个AutoML最新研究成果和进展的概览。总体来说,本书受众较为广泛,既可以作为入门书,也可以作为专业人士的参考书。
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更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2020-11-01
- 更新: 2023-06-07
- 书号:9787302552550
- 中图:TP181
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术