《自动机器学习(AutoML):方法、系统与挑战》
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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。
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