Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) / пер. с англ. В. С. Яценкова

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.

Хуттер Ф. Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) / пер. с англ. В. С. Яценкова / Ф. Хуттер, Л. Коттхофф, Х. Ваншорен. - Москва : ДМК Пресс, 2023. - 256 с. - ISBN 978-5-93700-196-2. - URL: https://www.ibooks.ru/bookshelf/398029/reading (дата обращения: 18.07.2025). - Текст: электронный.