Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges
Frank Hutter · Lars Kotthoff · Joaquin Vanschoren
maj 2019 · Springer
4,6star
14 recensionerreport
E-bok
219
Sidor
reportBetyg och recensioner verifieras inte Läs mer
Om den här e-boken
This open access book presents the first comprehensive overview of general methods in Automated Machine Learning (AutoML), collects descriptions of existing systems based on these methods, and discusses the first series of international challenges of AutoML systems. The recent success of commercial ML applications and the rapid growth of the field has created a high demand for off-the-shelf ML methods that can be used easily and without expert knowledge. However, many of the recent machine learning successes crucially rely on human experts, who manually select appropriate ML architectures (deep learning architectures or more traditional ML workflows) and their hyperparameters. To overcome this problem, the field of AutoML targets a progressive automation of machine learning, based on principles from optimization and machine learning itself. This book serves as a point of entry into this quickly-developing field for researchers and advanced students alike, as well as providing a reference for practitioners aiming to use AutoML in their work.
Betyg och recensioner
4,6
14 recensioner
Betygsätt e-boken
Berätta vad du tycker.
Läsinformation
Smartphones och surfplattor
Installera appen Google Play Böcker för Android och iPad/iPhone. Appen synkroniseras automatiskt med ditt konto så att du kan läsa online eller offline var du än befinner dig.
Laptops och stationära datorer
Du kan lyssna på ljudböcker som du har köpt på Google Play via webbläsaren på datorn.
Läsplattor och andra enheter
Om du vill läsa boken på enheter med e-bläck, till exempel Kobo-läsplattor, måste du ladda ned en fil och överföra den till enheten. Följ anvisningarna i hjälpcentret om du vill överföra filerna till en kompatibel läsplatta.
