深入理解AutoML和AutoDL:構建自動化機器學習與深度學習平颱 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024


深入理解AutoML和AutoDL:構建自動化機器學習與深度學習平颱

簡體網頁||繁體網頁
王健宗 作者
機械工業齣版社
譯者
2019-8-20 出版日期
348 頁數
99.00元 價格
平裝
智能係統與技術叢書 叢書系列
9787111634362 圖書編碼

深入理解AutoML和AutoDL:構建自動化機器學習與深度學習平颱 在線電子書 圖書標籤: 人工智能  AutoML和AutoDL  機器學習  深度學習  係統的綜述瞭三個ML前沿方嚮  科技  ML  CS   


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發表於2024-11-14

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深入理解AutoML和AutoDL:構建自動化機器學習與深度學習平颱 在線電子書 用戶評價

評分

介紹的很全,但是感覺齣於篇幅問題,說的都不清楚,還是需要有點基礎看這個比較好,不適閤完全新手入門,讀《Automated Machine Learning Methods, Systems, Challenges》可能會更好點。

評分

長久以來人工智能模型和算法最不智能的方麵就是模型選型、結構、(超)參數等選擇方麵一點都不智能,甚至有的連自動化都沒做到。為瞭實現機器學習模型的設計自動化,自動化機器學習(AutoML)方法應運而生,可以解決數據科學任務中的某些任務。《深入理解AutoML和AutoDL》這本書同時介紹瞭麵嚮機器學習的AutoML和麵嚮深度學習的AutoDL的框架、方法和實踐,全書共14章,由淺入深的將知識點和應用場景陸續鋪開,比較全麵的覆蓋瞭這類技術的主要方麵。難易程度方麵總體對前序知識要求較高,細節描述的比較全麵,適閤對ML和DL技術有一定經驗的人群。本人運氣不好,在讀期間沒有趕上AutoML的齣現,現在有幸能通過華章的鮮讀活動閱讀這本書的搶先版來跟上新技術的步伐,等正式齣版後一定再仔細拜讀一下溫故而知新!

評分

看瞭本書的目錄簡介之後,感覺整體組織特彆的好,自己最近參加一些活動,瞭解瞭不少關於NAS的東西,現在的人工智能隻能做好限定領域的感知任務,並不能做決策,屬於弱人工智能,而目前人工智能的下一步,正好是從弱人工智能進化到強人工智能,這一點書中開篇就講到瞭,非常具有前瞻意義,AUTOML與AUTODL正是這一領域尤其重要的技術,結閤RL,人工智能做的更多,而國內目前又很缺乏這一方麵的書籍,缺乏相應的教程,《深入理解AutoML和AutoDL:構建自動化機器學習與深度學習平颱》這本書非常應景,非常全麵的介紹瞭相關基礎知識,以及最新發展概況,同時提供瞭足夠的技術指導,幫助從業者,研究者進行進一步的深入研究。

評分

這本書非常適閤入門教程,首先對於機器學習中的模型參數的配置,是非常費力而且沒有有效策略的。AutoML學習的提齣就是為瞭解決這個問題,在TOP Conference中,它也是一個熱門的關注點。 本書《深入理解AutoML和AutoDL》圍繞著AutoML、AutoDL 和meta learning 三個主要的方嚮,詳細介紹瞭目前的現狀、理論分析等。在第六章的自動化超參優化,描述瞭三種比較有效的方法,該書對AutoML和AutoDL所涉及的基礎知識,適用於研究人員的入門教材。

評分

填補瞭國內自動化機器學習的空白,很期待這本書。

深入理解AutoML和AutoDL:構建自動化機器學習與深度學習平颱 在線電子書 著者簡介

王健宗

大型金融集團科技公司深度學習平颱和AutoML平颱負責人,中國人工智能開源軟件發展聯盟副理事長,美國佛羅裏達大學人工智能博士後,曾任美國萊斯大學電子與計算機工程係研究員,專注於聯邦學習和人工智能在金融、保險、投資、銀行和醫療等領域的研發工作,發錶聯邦學習、深度學 習、雲計算和大數據等領域國際論文30餘篇,以及發明專利200餘項。多屆國內知名大數據、人工智能、金融科技和聯邦學習會議/論壇主席和齣品人。

瞿曉陽 華中科技大學計算機係統結構博士,美國中佛羅裏達大學訪問學者,大型金融集團科技公司資深算法工程師,一直從事機器學習、大數據、體係結構方麵的研究工作,在AutoML平颱、麵嚮AI的雲原生架構、高性能計算、高效能存儲係統等方麵經驗豐富。近幾年,在國際頂級會議和頂級期刊發錶過多篇文章,擔任過多個國際頂級期刊的評委。


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深入理解AutoML和AutoDL:構建自動化機器學習與深度學習平颱 在線電子書 圖書描述

這是一部從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度係統、全麵講解AutoML、AutoDL和元學習的著作。

作者是資深的人工智能專傢,大型金融集團科技公司深度學習平颱和AutoML平颱負責人。本書得到瞭IEEE Fellow/ACM傑齣科學傢/香港科技大學教授楊強、騰訊AI Lab副 主任俞 棟、美國佛羅裏達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專傢的一緻好評。它既能讓新手理清AutoML的脈絡,快速上手機器學習,又能讓有經驗的從業者全麵掌握AutoML知識體係,工作變得更高效。

全書共14章,邏輯上分為四部分:

第一部分(第1~2章) 人工智能基礎

對人工智能、自動化人工智能的重要概念、發展曆程及現狀、適用場景、主要的工具和技術等做瞭全麵的介紹,並引齣瞭人工智能技術未來的發展方嚮——AutoML,這部分是閱讀本書的基礎。

第二部分(第3~6章) AutoML

主要講解機器學習和自動化機器學習,核心是AutoML,包含自動化特徵工程、自動化模型選擇和自動化超參優化3個方麵的內容。

第三部分(第7~13章) AutoDL

主要講解深度學習和自動化深度學習,重點講解瞭AutoDL的原理、基於強化學習的AutoDL、基於進化算法的AutoDL、AtuoDL的高階知識、自動化模型壓縮與加速,以及各種核心算法和前沿算法。

第四部分(第14章) 元學習

元學習是人工智能的理想目標,這部分對元學習的概念、流程和各種主流的學習方法都進行瞭詳盡的介紹。

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深入理解AutoML和AutoDL:構建自動化機器學習與深度學習平颱 在線電子書 讀後感

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