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题名/责任者:

Automated machine learning:methods, systems, challenges/Frank Hutter, Lars Kotthoff, Joaquin Vanschoren editors

版本说明:

英文版

出版发行项:

北京:世界图书出版公司,2023

ISBN及定价:

978-7-5232-0131-2/CNY79.00

载体形态项:

xiv, 219页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

自动机器学习:方法、系统与挑战

其它题名:

Methods, systems, challenges

丛编项:

香农信息科学经典.“机器学习”系列

个人责任者:

哈特 (Hutter, Frank) 编

个人责任者:

科特霍夫 (Kotthoff, Lars) 编

个人责任者:

万赫仁 (Vanschoren, Joaquin) 编

学科主题:

机器学习-英文

中图法分类号:

TP181

一般附注:

全彩

相关题名附注:

中文并列题名取自封面

责任者附注:

责任者Hutter规范汉译姓: 哈特; 责任者Kotthoff规范汉译姓: 科特霍夫; 责任者Vanschoren规范汉译姓: 万赫仁

责任者附注:

弗兰克·哈特 (Frank Hutter), 德国弗莱堡大学教授, 机器学习实验室负责人。主要研究统计机器学习、知识表示、自动机器学习及其应用, 获得第一届 (2015/2016)、第二届 (2018/2019) 自动机器学习比赛的世界冠军。拉斯·科特霍夫 (Lars Kotthoff), 美国怀俄明大学助理教授。主要研究深度学习、自动机器学习, 致力于构建领先且健壮的机器学习系统, 领导Auto-WEKA项目的开发和维护。华金·万赫仁 (Joaquin Vanschoren), 荷兰埃因霍温理工大学助理教授。主要研究机器学习的逐步自动化, 创建了共享数据开源平台OpenML.org, 并获得微软Azure研究奖和亚马逊研究奖。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

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自动机器学习系统, 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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