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题名/责任者:

自动机器学习 (AutoML):方法、系统与挑战/(德) 弗兰克·亨特, 拉斯·特霍夫, (比利时) 华昆·万赫仁著 何明, 刘淇译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020.11

ISBN及定价:

978-7-302-55255-0/CNY89.00

载体形态项:

XVIII, 233页:图;24cm

并列正题名:

Automated machine learning

丛编项:

新时代·技术新未来

个人责任者:

亨特 (Hutter, Frank) 著

个人责任者:

特霍夫 (Kotthoff, Lars) 著

个人责任者:

万赫仁 (Vanschoren, Joaquin) 著

个人次要责任者:

何明 译

个人次要责任者:

刘淇 译

学科主题:

人工智能-基础知识

学科主题:

机器学习-基础知识

中图法分类号:

TP18

责任者附注:

弗兰克·亨特, 德国弗莱堡大学教授, 机器学习实验室负责人。拉斯·特霍夫, 美国怀俄明大学助理教授。华昆·万赫仁, 荷兰埃因霍温理工大学助理教授。何明, 中国科学技术大学博士, 目前为上海交通大学电子科学与技术方向博士后研究人员、好未来教育集团数据中台人工智能算法研究员。刘淇, 中国科学技术大学计算机学院特任教授, 博士生导师, 中国计算机学会大数据专家委员会委员, 中国人工智能学会机器学习专业委员会委员。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书包括超参数优化、元学习、神经网络架构搜索三大方法。每一个方法, 该书都给出了详细的介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。还具体介绍了现有的各种可用的AutoML系统。并在最后讨论了AutoML系统所面临的一系列挑战。

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