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2024-11-27

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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

機器學習大部分工作是調參。調參是機器學習算法在應用方麵的重點也是難點,很需要經驗。因此,現在業界的一大發展前沿,就是自動調參。書很棒。

評分

版權歸作者所有,任何形式轉載請聯係作者。 作者:茗睡睡(來自豆瓣) 來源:https://book.douban.com/review/10430259/ AutoML可謂是AI中的AI,在人工智能發展日益成熟的今天,越來越多的互聯網公司發布瞭AutoML平颱,以前一直在新聞中看見過,也見過相關的論文,但中文的第一本詳細介紹AutoML的書籍,我這還是第一次看見。能在正式齣版前便能閱讀到相關信息,我感覺的非常的幸運。作者構思兩年多,以盡可能白話的方式,從0到1介紹AutoML,沒有太多枯燥的數學公式,對新手非常友好,但又深入淺齣的講解瞭最新型人工智能技術的Auto方法,包括在進化算法、強化學習、深度學習、特徵工程、元學習等方麵的應用,兼顧廣度與深度,在AutoML和AutoDL的基礎上,

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書中對AutoML的核心知識、當前AutoDL的最新算法進行瞭很好的梳理和解讀,還給齣瞭大量非常有價值的論文文獻參考,夠我好好研究好一陣子瞭。

評分

機器學習大部分工作是調參。調參是機器學習算法在應用方麵的重點也是難點,很需要經驗。因此,現在業界的一大發展前沿,就是自動調參。書很棒。

評分

《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,解決瞭傳統方法中調參費時費力的睏擾。通過對本書的閱讀,使我基本理清瞭AutoML的脈絡,快速上手機器學習,為全麵掌握AutoML的知識體係奠定瞭基礎。本書得到瞭IEEE Fellow/ACM傑齣科學傢/香港科技大學教授楊強教授、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。相信對本方嚮感興趣的讀者一定能從中受益匪淺。

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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看完感觉这本书的标题应该加个综述,这本书涉及的内容是很多很全,但是可能由于篇幅的原因,很多内容都是一两页纸就带过了,导致看的时候感觉就是介绍一下,没有很深入的去分析。其实感觉很多内容其实可以省略掉,比如深度学习简介的部分,其实感兴趣的读者看这本书的目的就是...  

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