Vvedenie v avtomatizirovannoe mashinnoe obuchenie (AutoML) (eBook, PDF) - Hutter, F.; Kotthoff, L.; Vanshoren, H.
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Oshelomlyayuschiy uspeh kommercheskih prilozheniy mashinnogo obucheniya (machine learning - ML) i bystryy rost etoy otrasli sozdali vysokiy spros na gotovye metody ML, kotorye mozhno legko ispolzovat bez spetsialnyh znaniy. Odnako i segodnya uspeh prakticheskogo primeneniya v reshayuschey stepeni zavisit ot ekspertov - lyudey, kotorye vruchnuyu vybirayut podhodyaschie arhitektury i ih giperparametry. Metody AutoML natseleny na ustranenie etogo uzkogo mesta putem postroeniya sistem ML, sposobnyh k avtomaticheskoy optimizatsii i samonastroyke nezavisimo ot tipa vhodnyh dannyh. V etoy knige…mehr

  • Geräte: PC
  • mit Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 16.42MB
  • FamilySharing(5)
Produktbeschreibung
Oshelomlyayuschiy uspeh kommercheskih prilozheniy mashinnogo obucheniya (machine learning - ML) i bystryy rost etoy otrasli sozdali vysokiy spros na gotovye metody ML, kotorye mozhno legko ispolzovat bez spetsialnyh znaniy. Odnako i segodnya uspeh prakticheskogo primeneniya v reshayuschey stepeni zavisit ot ekspertov - lyudey, kotorye vruchnuyu vybirayut podhodyaschie arhitektury i ih giperparametry. Metody AutoML natseleny na ustranenie etogo uzkogo mesta putem postroeniya sistem ML, sposobnyh k avtomaticheskoy optimizatsii i samonastroyke nezavisimo ot tipa vhodnyh dannyh. V etoy knige vpervye predstavlen vseobemlyuschiy obzor bazovyh metodov avtomatizirovannogo mashinnogo obucheniya (AutoML). Izdanie posluzhit otpravnoy tochkoy dlya izucheniya etoy bystro razvivayuscheysya oblasti; tem, kto uzhe ispolzuet AutoML v svoey rabote, kniga prigoditsya v kachestve spravochnika.

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