深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:王健宗

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2019-8-20

价格:99.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111634362

丛书系列:智能系统与技术丛书

图书标签:

人工智能
AutoML和AutoDL
机器学习
深度学习
系统的综述了三个ML前沿方向
科技
ML
CS
AutoML
AutoDL
机器学习
深度学习
自动化
人工智能
平台构建
算法优化
智能系统
数据科学

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具体描述

这是一部从基础理论、核心原理、前沿算法等多个维度系统、全面讲解AutoML、AutoDL和元学习的著作。

作者是资深的人工智能专家，大型金融集团科技公司深度学习平台和AutoML平台负责人。本书得到了IEEE Fellow/ACM杰出科学家/香港科技大学教授杨强、腾讯AI Lab副主任俞栋、美国佛罗里达大学教授李晓林等8位来自企业界、学术界和媒体界的资深专家的一致好评。它既能让新手理清AutoML的脉络，快速上手机器学习，又能让有经验的从业者全面掌握AutoML知识体系，工作变得更高效。

全书共14章，逻辑上分为四部分：

第一部分（第1~2章）人工智能基础

对人工智能、自动化人工智能的重要概念、发展历程及现状、适用场景、主要的工具和技术等做了全面的介绍，并引出了人工智能技术未来的发展方向——AutoML，这部分是阅读本书的基础。

第二部分（第3~6章） AutoML

主要讲解机器学习和自动化机器学习，核心是AutoML，包含自动化特征工程、自动化模型选择和自动化超参优化3个方面的内容。

第三部分（第7~13章） AutoDL

主要讲解深度学习和自动化深度学习，重点讲解了AutoDL的原理、基于强化学习的AutoDL、基于进化算法的AutoDL、AtuoDL的高阶知识、自动化模型压缩与加速，以及各种核心算法和前沿算法。

第四部分（第14章）元学习

元学习是人工智能的理想目标，这部分对元学习的概念、流程和各种主流的学习方法都进行了详尽的介绍。

探秘新一代智能系统：面向数据科学家的实践指南本书聚焦于当前人工智能领域最前沿、最激动人心的两大主题：强化学习（Reinforcement Learning, RL）的深度应用与复杂系统建模的工程化落地。它不是一本侧重于理论推导的教科书，而是一部专为希望将前沿算法转化为实际生产力的数据科学家、算法工程师和系统架构师量身打造的实战手册。全书以解决实际工程难题为导向，深入探讨了如何设计、实现和优化大规模、高效率的智能决策系统。第一部分：强化学习的深度精炼与前沿突破本部分将读者从基础的马尔可夫决策过程（MDP）概念迅速带入现代强化学习的核心战场，着重于那些在工业界和复杂控制任务中展现出强大威力的算法族群及其工程化挑战。第一章：从基础到前沿——现代RL框架的构建本章首先回顾了RL的经典框架——策略梯度（Policy Gradient）、Q-学习（Q-Learning）及其深度拓展（DQN）。随后，重点剖析了Actor-Critic架构的演进历程，特别是Trust Region Policy Optimization (TRPO) 和 Proximal Policy Optimization (PPO) 在保证学习稳定性和样本效率上的工程妙诀。我们将详细拆解PPO的Clip目标函数，分析其在实际应用中如何平衡探索与利用，以及在处理高维连续动作空间时的优化技巧。第二章：离线学习与数据效率的极限探索在许多真实场景中，收集新的环境交互数据成本极高或存在安全风险。本章专注于离线强化学习（Offline RL/Batch RL）。我们深入研究了如何利用预先收集的大型数据集进行有效学习，避免因策略迭代导致的分布外（Out-of-Distribution, OOD）问题。内容涵盖了基于约束的算法（如Conservative Q-Learning, CQL）和模型不确定性估计方法。我们将提供详细的伪代码和实际案例，指导读者如何评估数据集质量并选择最适合的离线RL策略，以最大限度地利用历史数据。第三章：多智能体系统（MARL）的协同与博弈真实世界的智能决策往往涉及多个相互作用的代理。本章聚焦于多智能体强化学习，这是构建自动驾驶、资源调度和复杂网络控制系统的关键。内容涵盖了集中式训练/分布式执行（CTDE）范式，并详细介绍了诸如Value Decomposition Networks (VDN) 和 QMIX 等分解方法，用于解决非平稳性和信用分配难题。同时，我们将探讨合作博弈与竞争博弈场景下的纳什均衡学习策略。第二部分：面向生产环境的复杂系统建模与优化本部分将视角从单一智能体扩展到整个系统的工程实现层面，关注如何将先进的ML/RL模型稳定、高效地集成到大规模基础设施中，并处理非标准数据流和系统约束。第四章：图神经网络（GNN）在复杂关系建模中的应用许多现实世界的问题本质上是图结构问题（如社交网络、分子结构、交通网络）。本章系统介绍图神经网络（GNN）的核心机制，包括信息传递、聚合函数的设计，以及Graph Attention Networks (GAT) 的自注意力机制。我们将通过具体的工业案例，如利用GNN进行网络故障预测和推荐系统中的用户-物品关系建模，展示如何将图结构信息有效地编码到深度学习模型中，实现比传统CNN/RNN更强大的特征提取能力。第五章：时间序列预测与因果推断的集成在金融、能源和物联网领域，准确预测未来状态至关重要。本章深入探讨了如何结合深度学习（如Transformer和LSTM的混合架构）进行高精度时间序列预测。更重要的是，本章引入了因果推断（Causal Inference）的概念，指导读者如何超越相关性分析，识别出系统中的真实驱动因素。内容将涉及Do-Calculus基础、结构因果模型（SCM）的应用，以及如何利用因果发现算法来增强决策模型的鲁棒性。第六章：高吞吐量、低延迟的推理服务架构即使拥有最先进的算法，如果不能在毫秒级延迟内提供服务，也无法应用于实时系统。本章是面向系统工程师的关键章节，它详细阐述了如何将训练好的复杂模型（特别是大型GNN或RL策略）部署到生产环境。内容包括：模型压缩与加速技术：量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和结构化剪枝（Pruning）的实战指南。推理引擎的选型与优化：对比TensorRT、OpenVINO等高性能推理框架的优劣，并提供针对特定硬件（GPU/FPGA/ASIC）的定制化优化策略。服务网格与模型版本控制：如何使用Kubernetes和Istio等工具实现模型的灰度发布、蓝绿部署，并确保模型推理服务的弹性与可观测性。第七章：可信赖的智能系统：可解释性、公平性与鲁棒性随着智能系统渗透到关键决策领域，建立信任至关重要。本章探讨了构建可信赖人工智能（Trustworthy AI）的工程实践。我们将剖析LIME和SHAP等模型解释技术在复杂模型中的适用性与局限性。此外，我们还将深入讲解如何量化和缓解模型中的偏见（Bias），以及如何通过对抗性训练和输入扰动测试来提高模型对恶意攻击或数据噪声的鲁棒性。本书提供的具体测试套件和缓解策略，旨在帮助工程师设计出既强大又负责任的智能解决方案。总结：本书旨在弥合前沿研究与实际工程部署之间的鸿沟，为读者提供一套清晰、可操作的技术栈和思维框架，以应对下一代复杂智能系统的挑战。它要求读者具备扎实的Python编程基础和对深度学习基础概念的理解，并承诺在阅读结束后，读者将能够独立设计并落地高性能、高可靠性的自动化智能平台。

作者简介

王健宗

大型金融集团科技公司深度学习平台和AutoML平台负责人，中国人工智能开源软件发展联盟副理事长，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员，专注于联邦学习和人工智能在金融、保险、投资、银行和医疗等领域的研发工作，发表联邦学习、深度学习、云计算和大数据等领域国际论文30余篇，以及发明专利200余项。多届国内知名大数据、人工智能、金融科技和联邦学习会议/论坛主席和出品人。

瞿晓阳　华中科技大学计算机系统结构博士，美国中佛罗里达大学访问学者，大型金融集团科技公司资深算法工程师，一直从事机器学习、大数据、体系结构方面的研究工作，在AutoML平台、面向AI的云原生架构、高性能计算、高效能存储系统等方面经验丰富。近几年，在国际顶级会议和顶级期刊发表过多篇文章，担任过多个国际顶级期刊的评委。

目录信息

目录
赞誉
前言
第1章　人工智能概述1
1.1　全面了解人工智能1
1.1.1　人工智能定义1
1.1.2　弱人工智能、强人工智能与超人工智能2
1.1.3　人工智能三大主义3
1.1.4　机器学习与深度学习4
1.2　人工智能发展历程5
1.3　深度学习的崛起之路7
1.3.1　人脸识别的起源7
1.3.2　自动驾驶的福音7
1.3.3　超越人类的AI智能体8
1.3.4　懂你的AI8
1.3.5　奔跑、飞行以及玩游戏的AI8
1.3.6　人人都可以创造属于自己的AI8
1.4　深度学习的发展9
1.4.1　计算机视觉9
1.4.2　自然语言处理10
1.4.3　语音识别11
1.5　下一代人工智能11
1.6　参考文献13
第2章　自动化人工智能14
2.1　AutoML概述14
2.1.1　什么是自动化14
2.1.2　AutoML的起源与发展15
2.2　AutoML的研究意义17
2.2.1　AutoML的研究动机17
2.2.2　AutoML的意义和作用18
2.3　现有AutoML平台产品21
2.3.1　谷歌Cloud AutoML21
2.3.2　百度EasyDL23
2.3.3　阿里云PAI24
2.3.4　探智立方DarwinML28
2.3.5　第四范式AI ProphetAutoML29
2.3.6　智易科技30
2.4　参考文献31
第3章　机器学习概述32
3.1　机器学习的发展32
3.1.1　“机器学习”名字的由来32
3.1.2　“机器学习”的前世今生33
3.1.3　“机器学习”的理论基础34
3.2　机器学习的实现方法36
3.2.1　分类问题36
3.2.2　回归问题38
3.2.3　聚类问题39
3.3　自动化机器学习40
3.3.1　机器学习面临的问题40
3.3.2　为什么会产生AutoML41
3.4　参考文献41
第4章　自动化特征工程43
4.1　特征工程43
4.1.1　什么是特征43
4.1.2　什么是特征工程44
4.2　特征工程处理方法45
4.2.1　特征选择45
4.2.2　数据预处理47
4.2.3　特征压缩48
4.3　手工特征工程存在的问题49
4.4　自动化特征工程50
4.4.1　什么是自动化特征工程50
4.4.2　机器学习和深度学习的特征工程51
4.5　自动化特征工程生成方法52
4.5.1　深度特征合成算法52
4.5.2　Featuretools自动特征提取52
4.5.3　基于时序数据的自动化特征工程56
4.6　自动化特征工程工具67
4.6.1　自动化特征工程系统67
4.6.2　自动化特征工程平台71
4.7　参考文献75
第5章　自动化模型选择76
5.1　模型选择76
5.2　自动化模型选择77
5.2.1　基于贝叶斯优化的自动化模型选择78
5.2.2　基于进化算法的自动化模型选择84
5.2.3　分布式自动化模型选择86
5.2.4　自动化模型选择的相关平台92
5.3　自动集成学习94
5.3.1　集成学习基础94
5.3.2　集成学习之结合策略97
5.3.3　自动化模型集成98
5.4　参考文献99
第6章　自动化超参优化101
6.1　概述101
6.1.1　问题定义103
6.1.2　搜索空间103
6.1.3　搜索策略103
6.1.4　评价预估104
6.1.5　经验迁移加速105
6.2　基本方法105
6.2.1　网格搜索105
6.2.2　随机搜索105
6.3　基于模型的序列超参优化106
6.3.1　代理模型的选择108
6.3.2　代理模型的更新108
6.3.3　新超参组的选择109
6.3.4　基于高斯过程回归的序列超参优化111
6.3.5　基于随机森林算法代理的序列超参优化112
6.3.6　基于TPE算法的序列超参优化114
6.3.7　SMBO的进阶技巧114
6.4　基于进化算法的自动化超参优化115
6.4.1　基于进化策略的自动化超参优化115
6.4.2　基于粒子群算法的自动化超参优化116
6.5　基于迁移学习的超参优化加速方法117
6.5.1　经验迁移机制117
6.5.2　经验迁移衰退机制117
6.5.3　经验迁移权重机制117
6.5.4　优化过程的试点机制118
6.6　参考文献118
第7章　深度学习基础120
7.1　深度学习简介120
7.1.1　什么是神经元120
7.1.2　人工神经网络的发展历程121
7.1.3　深度学习方法123
7.2　卷积神经网络简介123
7.2.1　卷积层123
7.2.2　池化层125
7.2.3　全连接层126
7.3　CNN经典模型126
7.3.1　LeNet126
7.3.2　AlexNet127
7.3.3　VGGNet128
7.3.4　GoogLeNet129
7.3.5　ResNet130
7.3.6　DenseNet131
7.4　循环神经网络132
7.4.1　基本循环神经模型132
7.4.2　LSTM模型133
7.4.3　GRU模型134
7.5　参考文献134
第8章　自动化深度学习概述136
8.1　深度学习vs自动化深度学习136
8.2　什么是NAS136
8.2.1　问题定义137
8.2.2　搜索策略139
8.2.3　加速方案140
8.3　NAS方法分类140
第9章　基于强化学习的AutoDL142
9.1　强化学习基础142
9.1.1　强化学习简介142
9.1.2　基本要素及问题定义144
9.1.3　发展历史144
9.1.4　基本方法146
9.2　两类基本模型147
9.2.1　TD经典算法148
9.2.2　DQN系列算法149
9.2.3　策略梯度算法152
9.3　强化学习之Actor-Critic系列154
9.3.1　Actor-Critic算法154
9.3.2　确定性策略梯度155
9.3.3　深度确定性策略梯度157
9.3.4　异步优势Actor-Critic算法158
9.3.5　近端策略优化160
9.3.6　分布式近端策略优化164
9.4　基于强化学习的自动搜索166
9.5　基本搜索方法166
9.5.1　基于层的搜索166
9.5.2　基于块的搜索169
9.5.3　基于连接的搜索171
9.6　进阶搜索方法173
9.6.1　逆强化学习173
9.6.2　图超网络174
9.6.3　蒙特卡洛树搜索175
9.6.4　知识提炼（教师网络）177
9.7　参考文献179
第10章　基于进化算法的AutoDL181
10.1　启发式算法181
10.1.1　随机搜索182
10.1.2　近邻搜索183
10.1.3　进化计算187
10.1.4　启发式算法的局限性189
10.2　初代进化算法190
10.2.1　基本术语190
10.2.2　基础算子191
10.2.3　遗传算法196
10.2.4　进化策略198
10.2.5　进化规划199
10.3　其他近代进化算法200
10.3.1　遗传编程算法簇200
10.3.2　群体算法—以PSO为例205
10.3.3　文化基因算法207
10.3.4　差分进化算法208
10.3.5　分布估计算法208
10.4　进化神经网络209
10.4.1　简介209
10.4.2　神经网络编码方式210
10.4.3　竞争约定211
10.4.4　网络结构的创新性212
10.4.5　NAS之进化算法212
10.5　细粒度的神经进化（NEAT算法）213
10.5.1　基因编码214
10.5.2　基因的可追溯性216
10.5.3　通过物种形成保护创新结构216
10.6　粗粒度的神经进化（CoDeep-NEAT算法）218
10.6.1　DeepNEAT算法218
10.6.2　CoDeepNEAT算法219
10.7　block-level的进化220
10.7.1　Genetic CNN算法220
10.7.2　CGP-CNN方法222
10.8　基于node-level的网络架构进化224
10.8.1　思想简介224
10.8.2　基本算法设计225
10.8.3　信息复用与加速226
10.9　基于NAS搜索空间的网络架构进化227
10.9.1　思想简介227
10.9.2　基本算法设计227
10.9.3　信息复用与加速228
10.10　基于层次拓扑表示的网络进化方法228
10.10.1　思想简介228
10.10.2　分级表示229
10.10.3　随机的层次分级进化230
10.11　参考文献230
第11章　AutoDL高阶233
11.1　搜索加速之权值共享法233
11.1.1　ENAS233
11.1.2　基于稀疏优化的NAS235
11.2　基于one-shot模型的架构搜索236
11.2.1　超网络的应用236
11.2.2　基于one-shot的搜索237
11.2.3　实例级架构搜索238
11.2.4　单路径超网络240
11.3　搜索加速之代理评估模型241
11.3.1　代理模型241
11.3.2　PNAS中的LSTM代理242
11.4　基于网络态射法的神经架构搜索244
11.4.1　网络态射的提出244
11.4.2　什么是网络态射244
11.4.3　网络态射+迂回爬山法246
11.5　可微分神经架构搜索247
11.5.1　可微分神经架构搜索的来源247
11.5.2　可微分神经架构搜索的方法248
11.6　参考文献250
第12章　垂直领域的AutoDL252
12.1　AutoCV252
12.1.1　Auto-DeepLab（图像语义分割）252
12.1.2　随机连线神经网络257
12.2　AutoVoice261
12.2.1　关键词定位问题定义261
12.2.2　随机自适应架构搜索原理262
12.2.3　SANAS模型262
12.3　AutoNLP263
12.3.1　什么是自注意力机制263
12.3.2　初识Transformer模型265
12.3.3　Evolved Transformer结构266
12.4　参考文献270
第13章　自动化模型压缩与加速271
13.1　从生物角度看模型压缩的重要性271
13.1.1　人脑神经元的修剪271
13.1.2　大脑的冗余性272
13.1.3　修剪的意义273
13.2　模型压缩发展概述274
13.3　入门级方法：量化技术275
13.3.1　量化技术275
13.3.2　二值化网络276
13.3.3　TensorRT277
13.4　初级方法：修剪法278
13.4.1　修剪法278
13.4.2　修剪与修复279
13.5　中级方法：稀疏化技术281
13.5.1　正则化281
13.5.2　知识精炼281
13.5.3　张量分解281
13.6　高级方法：轻量级模型设计284
13.6.1　简化卷积操作284
13.6.2　深度可分离卷积285
13.6.3　改进的Inception287
13.7　自动化模型压缩技术289
13.7.1　AMC算法289
13.7.2　PocketFlow框架291
13.8　基于AutoDL的轻量级模型292
13.8.1　问题定义292
13.8.2　帕累托最优问题293
13.8.3　进化算法的应用294
13.8.4　强化学习的应用296
13.8.5　可微分架构搜索298
13.9　参考文献300
第14章　元学习302
14.1　什么是元学习302
14.1.1　基本介绍302
14.1.2　经典案例303
14.1.3　深入了解元学习304
14.1.4　元学习应用的发展306
14.2　元学习的通用流程306
14.2.1　基本定义306
14.2.2　流程框架306
14.3　从模型评估中学习307
14.3.1　任务无关推荐308
14.3.2　参数空间设计308
14.3.3　参数转换309
14.3.4　学习曲线310
14.4　从任务属性中学习310
14.4.1　元特征310
14.4.2　学习元特征311
14.4.3　相似任务的热启动优化311
14.4.4　元模型311
14.4.5　管道合成312
14.4.6　是否调整312
14.5　从先前模型中学习312
14.5.1　迁移学习313
14.5.2　神经网络中的元学习313
14.5.3　小样本学习314
14.5.4　监督学习之外的方法315
14.6　基于模型的方法316
14.6.1　记忆增强神经网络316
14.6.2　元网络317
14.6.3　模型无关的元学习方法317
14.6.4　利用注意力机制的方法319
14.6.5　基于时间卷积的方法320
14.6.6　基于损失预测的方法321
14.6.7　元强化学习321
14.7　基于度量的方法322
14.7.1　Siamese网络322
14.7.2　匹配网络324
14.7.3　关系网络324
14.7.4　原型网络325
14.8　基于优化的方法326
14.8.1　基于LSTM网络的元学习者326
14.8.2　未知模型的元学习326
14.8.3　Reptile：可扩展元学习方法327
14.8.4　基于梯度预测的方法327
14.9　参考文献329
结束语332
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

2019年3月，ACM官宣Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann Lecun深度学习三巨头获得了图灵奖，表彰他们以概念和工程的突破，让深度神经网络成为计算关键部件。再次引爆了深度学习领域的学习热潮。然而，现在深度学习在调参上面临着很大的困境，甚至于深度学习的深入研究者也觉...

评分☆☆☆☆☆

长久以来人工智能模型和算法最不智能的方面就是模型选型、结构、（超）参数等选择方面一点都不智能，甚至有的连自动化都没做到。为了实现机器学习模型的设计自动化，自动化机器学习（AutoML）方法应运而生，它是众多数据科学中的一种工具，可以解决数据科学任务中的某些任务。...

评分☆☆☆☆☆

在传统的机器学习模型中，调参是非常费时又费力又非常关键的一项工作。对于模型参数的配置基本上没有一种有效的策略。为解决此类问题，AutoML学习范式近年来被提出，深受机器学习领域的关注。在TOP Conference中，是一个非常前沿的Topic。由华章出版的《深入理解AutoML和AutoD...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

读完前几章，我立刻意识到这本书的价值远超出了我最初的预期。它没有急于展示炫酷的算法效果，而是花了大量篇幅去构建一个稳固的理论基石，这让我这个科班出身的读者都感到耳目一新。作者对于“自动化”这个核心概念的理解非常深刻，他不仅展示了如何使用现有的工具链，更深入探讨了这些工具背后的设计哲学和权衡取舍。比如，在讲解特征工程自动化时，它不仅仅罗列了各种转换方法，还深入分析了在不同数据集特性下，不同自动化策略的优缺点及计算复杂度，这种细致入微的讨论，对于构建健壮的生产级系统至关重要。更难得的是，书中对MLOps的理念也有着非常前瞻性的论述，将模型训练、部署、监控形成了一个完整的闭环，这才是真正意义上的“平台化”思考，而非仅仅是单个模型的优化。这种宏观的视角，极大地拓宽了我对整个技术栈的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量也值得称赞，这对于需要经常翻阅和对照的技术书籍来说非常重要。纸张的质感很好，印刷清晰，即便是复杂的公式和代码片段，也能看得一清二楚，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。内容上，它成功地架起了一座桥梁，连接了那些分散在各个论文和博客中的知识点，将它们系统化地整合到了一个“平台构建”的大框架之下。阅读这本书的过程，就像是完成了一次从零开始的系统构建训练营，让人在知识吸收的同时，思维也在不断地进行重构和优化。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份对未来自动化研发范式的深刻思考与实践指南，极大地提升了我对构建下一代AI基础设施的信心和能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常严谨，学术味中带着一股工程师特有的务实劲儿。它不会为了追求时髦而堆砌最新的网络架构图，而是聚焦于如何构建一个**可持续、可维护**的自动化平台。我特别喜欢它在描述某些关键模块时所采用的流程图和架构设计图，线条分明，结构清晰，即使是初次接触相关模块的读者，也能通过这些视觉辅助迅速把握其工作原理。阅读体验上，虽然内容密度非常高，但作者的遣词造句却保持了一种难得的流畅感，没有那种生硬的“翻译腔”或刻板的教科书语言。它更像是一位经验丰富的架构师，在你耳边耐心讲解一个复杂系统的搭建蓝图，让你既能看到宏伟的蓝图，也能摸到每一块砖石的细节，这种沉浸式的学习体验，是碎片化学习无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，那种融合了技术感与未来感的配色，让人一眼就能感受到它对前沿科技的深度探索。我拿到手后，第一印象是它的厚度，沉甸甸的，这通常意味着内容的扎实和详尽。光是目录就能看出作者在梳理知识体系上的用心，从基础概念的铺陈到复杂模型的构建，层层递进，逻辑脉络清晰得让人感到安心。它不像有些入门读物那样浮于表面，而是力求将每一个技术点都讲透彻，这点对于我们这些想在自动化机器学习领域深耕的人来说，无疑是极大的福音。我特别欣赏它在理论与实践之间的平衡把握，理论的阐述不会让人感到枯燥晦涩，总能巧妙地穿插一些实际应用场景的例子，使得抽象的概念瞬间变得具象化，这是很多技术书籍难以做到的。那种对复杂工程问题的庖丁解牛般的拆解，让人在阅读过程中，仿佛置身于一个高水平的技术研讨会现场，收获的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期与实际工程问题打交道的从业者，我最看重的是技术文档的**可操作性**和**前瞻性**。这本书在这两方面都做得相当出色。它没有停留在对现有流行框架的简单复述上，而是深入到了如何设计和优化那些驱动自动化的核心算法层面，例如，在超参数优化章节，它对贝叶斯优化、进化算法等方法的原理剖析，远比我之前参考的任何一本参考书都要深入和透彻。它教会你的不是“如何运行一个脚本”，而是“如何设计一个比现有脚本更优的优化器”。此外，书中对于未来发展趋势的预判也相当精准，无论是对可解释性AI（XAI）在自动化流程中的集成，还是对联邦学习在平台化部署中的挑战，都有独到的见解，这使得这本书的保质期被极大地延长了。

评分☆☆☆☆☆

概念介绍，没有实质内容，更别说深入理解啦

评分☆☆☆☆☆

《深入理解AutoML和AutoDL》这本书同时介绍了面向机器学习的AutoML和面向深度学习的AutoDL的框架、方法和实践，解决了传统方法中调参费时费力的困扰。通过对本书的阅读，使我基本理清了AutoML的脉络，快速上手机器学习，为全面掌握AutoML的知识体系奠定了基础。本书得到了IEEE Fellow/ACM杰出科学家/香港科技大学教授杨强教授、腾讯AI Lab副主任俞栋、美国佛罗里达大学教授李晓林等8位来自企业界、学术界和媒体界的资深专家的一致好评。相信对本方向感兴趣的读者一定能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

书中对AutoML的核心知识、当前AutoDL的最新算法进行了很好的梳理和解读，还给出了大量非常有价值的论文文献参考，够我好好研究好一阵子了。

评分☆☆☆☆☆

机器学习大部分工作是调参。调参是机器学习算法在应用方面的重点也是难点，很需要经验。因此，现在业界的一大发展前沿，就是自动调参。书很棒。

评分☆☆☆☆☆

长久以来人工智能模型和算法最不智能的方面就是模型选型、结构、（超）参数等选择方面一点都不智能，甚至有的连自动化都没做到。为了实现机器学习模型的设计自动化，自动化机器学习（AutoML）方法应运而生，可以解决数据科学任务中的某些任务。《深入理解AutoML和AutoDL》这本书同时介绍了面向机器学习的AutoML和面向深度学习的AutoDL的框架、方法和实践，全书共14章，由浅入深的将知识点和应用场景陆续铺开，比较全面的覆盖了这类技术的主要方面。难易程度方面总体对前序知识要求较高，细节描述的比较全面，适合对ML和DL技术有一定经验的人群。本人运气不好，在读期间没有赶上AutoML的出现，现在有幸能通过华章的鲜读活动阅读这本书的抢先版来跟上新技术的步伐，等正式出版后一定再仔细拜读一下温故而知新！