Введение в автоматизированное машинное обучение (AUTOML) Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х.

Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning – ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний. Однако и сегодня успех практического применения в решающей степени зависит от экспертов – людей, которые вручную выбирают подходящие архитектуры и их гиперпараметры. Методы AutoML нацелены на устранение этого узкого места путем построения систем ML, способных к автоматической оптимизации и самонастройке независимо от типа входных данных.В этой книге впервые представлен всеобъемлющий обзор базовых методов автоматизированного машинного обучения (AutoML). Издание послужит отправной точкой для изучения этой быстро развивающейся области; тем, кто уже использует AutoML в своей работе, книга пригодится в качестве справочника.Среди рассматриваемых тем: -  оптимизация гиперпараметров; -  обучение модели на основе свойств задачи; -  обзор методов для NAS; -  системы и фреймворки AutoML; -  результаты проведения первых конкурсов в области AutoML; -  проблемы автоматизированного машинного обучения. Это и многое другое вы найдете в книге Введение в автоматизированное машинное обучение (AUTOML) (Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х.)