自动机器学习(AutoML):方法、系统与挑战

作者: [德]弗兰克 · 亨特(Frank Hutter)[德]拉斯 · 特霍夫(Lars Kotthoff)[比利时]华昆 · 万赫仁(Joaquin Vanschoren) 著 , 何明 刘淇 译

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2020-11-01

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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
  • 作者:[德]弗兰克 · 亨特(Frank Hutter)[德]拉斯 · 特霍夫(Lars Kotthoff)[比利时]华昆 · 万赫仁(Joaquin Vanschoren) 著 , 何明 刘淇 译
  • 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

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