!_Расширенный поиск_!    <НА ГЛАВНУЮ>

Скачать "Павел Браздил, Ян ван Рейн, Карлос Соарес - Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных" бесплатно

Панель управления
Логин 
Пароль 
 


Основные категории

-- Книги
-- Аудиокниги
-- Журналы
-- Фильмы


Информация
Все вопросы и пожелания пишите на [email protected]
Правообладателям
Расширенный поиск
по сайту
Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных : Информатика, Программирование
автор: brij | 4 июня 2023 | Просмотров: 51
 
Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных     Название:   
    Автор:   
    Формат:   PDF
    Размер:   11.6 MB
    Год:   
    Качество:   Отличное
    Язык:   Русский
    Страниц:   432

 
 

Метаобучение – одна из самых быстрорастущих областей исследований в области машинного обучения (МО) – изучает методы получения эффективных моделей и решений путем адаптации процессов МО и интеллектуального анализа данных. Для адаптации обычно применяют информацию из опыта решения других задач, а адаптивные процессы могут использовать подходы МО. AutoML занимается автоматизацией процессов машинного обучения и является очень актуальной темой, напрямую связанной с метаобучением. Метаобучение и AutoML помогают искусственному интеллекту научиться выбирать наиболее подходящие методы самообучения и быстрее находить новые решения без вмешательства пользователя. Издание адресовано исследователям в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта, а также может быть полезно студентам и аспирантам.

В части I обсуждаются некоторые основные концепции, в том числе, например, что такое ме та обуче ние и как оно связано с автоматизированным машинным обучением (automated machine learning, AutoML). Далее следуют представление базовой архитектуры систем метаобучения/AutoML и обсуждение систем, использующих выбор алгоритма с использованием априорных метаданных, методологии, используемой при их оценке, и различных типов моделей метауровня, при этом упоминаются соответствующие главы, в которых можно получить более подробную информацию. Эта часть также содержит обсуждение методов, используемых для оптимизации гиперпараметров и разработки рабочего процесса. Часть II включает в себя обсуждение более продвинутых технологий и методов настройки конфигурационных пространств и проведения экспериментов. В последующих главах обсуждаются различные типы ансамблей, метаобучение в ансамблевых методах, алгоритмы, используемые для потоков данных, и перенос метамоделей между задачами. Одна глава посвящена метаобучению для глубоких нейронных сетей. В последних двух главах обсуждаются проблемы автоматизации различных задач обработки данных и попытки проектирования более сложных систем. Часть III относительно короткая. В ней обсуждаются репозитории метаданных (включая результаты экспериментов) и приводятся примеры информации, которую можно извлечь из этих метаданных. В последней главе представлены заключительные замечания.









Сосчитайте:   97 + один – 3 =      и нажмите   






Разместите ссылку на эту страницу в социальных сетях. Так о ней узнают тысячи человек:





Нашли ошибку? Сообщите администрации сайта:
Выберите один из разделов меню и, если необходимо, напишите комментарий
   97 + один – 2 =    
За ложную информацию бан на месяц


Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:

Код для вставки на сайт или в блог:      
Код для вставки в форум (BBCode):      
Прямая ссылка на эту публикацию:      


Помощь по работе с нашей библиотекой :

Программа для открытия файлов формата .PDF
Программа для открытия файлов формата .DJVU
Программа для открытия файлов формата .FB2

 
 
  • 0
 (голосов: 0)
Распечатать
 
 


Другие книги (журналы) по этой теме:
 
Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) | Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х. | Информатика | Скачать бесплатно Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х. - Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning – ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний. Однако и сегодня успех практического применения в решающей степени зависит от экспертов – людей, которые вручную выбирают подходящие ар ...
 
 
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов | Микелуччи Умберто | Информатика | Скачать бесплатно Микелуччи Умберто - Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов

Затронуты расширенные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки глубоких нейронных сетей. Описаны простые активационные функции с единственным нейроном (ReLu, сигмоида и Swish), линейная и логистическая регрессии, библиотека TensorFlow, ...
 
 
Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks | коллектив | Сетевые технологии | Скачать бесплатно коллектив - Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks

В книге популярно изложены методы анализа данных, основанные на построении нейросетевых моделей. Рассматриваются различные типы нейронных сетей, алгоритмы их обучения и примеры решения конкретных задач с использованием пакета STATISTICA Neural Networks.
 
 
Нейросетевые методы в обработке естественного языка | Гольдберг Й. | Программирование | Скачать бесплатно Гольдберг Й. - Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Нейросетевые методы в обработке естественного языка — Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символичес ...
 
 



Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц.
Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта.
Материал будет немедленно удален.
Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях.
Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет
приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.

Администрация сайта

Наверх