自动化机器学习(AutoML)的目标是让每个人都能使用机器学习(ML),包括医生、土木工程师、材料科学家、小企业主,以及统计学家和计算机科学家。这一长期愿景与微软office的愿景非常相似——让普通用户能够轻松地创建文档和准备报告——以及智能手机中的摄像头,方便随时随地拍摄照片。尽管ML社区为实现这一目标付出了大量的研发努力,但通过与领域专家和数据科学家的合作,我们认为人们对揭示AutoML背后的魔力有着很高的需求,包括基本概念、算法和工具。
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《自动机器学习实战(Automated Machine Learning in Action)》揭示了如何自动化设计和调整机器学习系统的繁琐元素。它是用简单易懂的方式编写的,并且充满了将AutoML技术应用到管道的每个阶段的实践示例。AutoML甚至可以由机器学习新手来实现!如果你是ML的新手,你会欣赏这本书如何让你了解机器学习的基础知识。有经验的实践者会喜欢学习AutoKeras和KerasTuner这样的自动化工具如何创建管道,自动为您的任务选择最佳方法,或者使用用户定义的超参数调优任何定制的搜索空间,这消除了手动调优的负担。
在Automated Machine Learning In Action中,您将学习如何:
通过自动调整超参数来改进机器学习模型
选择用于创建和改进管道的最佳组件
使用AutoML工具包,如AutoKeras和KerasTuner
设计和实现搜索算法,为您的ML任务找到最佳组件
使用数据并行、模型预训练和其他技术加速AutoML过程
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