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自動機器學(xué)習(xí):方法、系統(tǒng)與挑戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN:9787523201312
- 條形碼:9787523201312 ; 978-7-5232-0131-2
- 裝幀:平裝-膠訂
- 冊數(shù):暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
自動機器學(xué)習(xí):方法、系統(tǒng)與挑戰(zhàn) 內(nèi)容簡介
本書全面介紹自動機器學(xué)習(xí),主要包含自動機器學(xué)習(xí)的方法、實際可用的自動機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)及目前所面臨的挑戰(zhàn)。在自動機器學(xué)習(xí)方法中,本書涵蓋超參優(yōu)化、元學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索三個部分,每一部分都包括詳細的內(nèi)容介紹、原理解讀、具體運用方法和存在的問題等。此外,本書還具體介紹了現(xiàn)有的各種可用的自動機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等,并且本書*后一章詳細介紹了具有代表性的AutoML挑戰(zhàn)賽及挑戰(zhàn)賽結(jié)果背后所蘊含的理念,有助于從業(yè)者設(shè)計出自己的AutoML系統(tǒng)。本書是國際上**本介紹自動機器學(xué)習(xí)的圖書,內(nèi)容全面且翔實,尤為重要的是涵蓋了近期新的自動機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進展和難點。對于初步研究者,本書可以作為其研究自動機器學(xué)習(xí)方法的背景知識和起點;對于工業(yè)界從業(yè)人員,本書全面介紹了自動機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其實際應(yīng)用要點;對于已經(jīng)從事自動機器學(xué)習(xí)的研究者,本書可以提供一個自動機器學(xué)習(xí)近期新研究成果和進展的概覽。總體來說,本書受眾較為廣泛,既可以作為入門書,也可以作為專業(yè)人士的參考書。
自動機器學(xué)習(xí):方法、系統(tǒng)與挑戰(zhàn) 目錄
自動機器學(xué)習(xí):方法、系統(tǒng)與挑戰(zhàn) 作者簡介
弗蘭克·哈特(Frank Hutter),德國弗萊堡大學(xué)教授,機器學(xué)習(xí)實驗室負(fù)責(zé)人。主要研究統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、知識表示、自動機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用,獲得第一屆(2015/2016)、第二屆(2018/2019)自動機器學(xué)習(xí)比賽的世界冠軍。
拉斯·科特霍夫(Lars Kotthoff),美國懷俄明大學(xué)助理教授。主要研究深度學(xué)習(xí)、自動機器學(xué)習(xí),致力于構(gòu)建領(lǐng)先且健壯的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),領(lǐng)導(dǎo)Auto-WEKA項目的開發(fā)和維護。
華金·萬赫仁(Joaquin Vanschoren) ,荷蘭埃因霍溫理工大學(xué)助理教授。主要研究機器學(xué)習(xí)的逐步自動化,創(chuàng)建了共享數(shù)據(jù)開源平臺OpenML.org,并獲得微軟Azure研究獎和亞馬遜研究獎。
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