9783030053178 - automated machine learning: methods, systems, challenges (the springer series on challenges in machine learning) (5 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
Serie: Buch 5 von 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
- Hardcover
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Verlag: Springer, 2019
Serie: Buch 5 von 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
Serie: Buch 5 von 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
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Zustand: New.
Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges
Hutter, Frank (Edited by)/ Kotthoff, Lars (Edited by)/ Vanschoren, Joaquin (Edited by)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
Serie: Buch 5 von 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 219 pages. 9.75x6.50x0.75 inches. In Stock.
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
Serie: Buch 5 von 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book presents the first comprehensive overview of general methods in Automated Machine Learning (AutoML), collects descriptions of existing systems based on these methods, and discusses the first series of international challenges of AutoML… systems. The recent success of commercial ML applications and the rapid growth of the field has created a high demand for off-the-shelf ML methods that can be used easily and without expert knowledge. However, many of the recent machine learning successes crucially rely on human experts, who manually select appropriate ML architectures (deep learning architectures or more traditional ML workflows) and their hyperparameters. To overcome this problem, the field of AutoML targets a progressive automation of machine learning, based on principles from optimization and machine learning itself. This book serves as a point of entry into this quickly-developing field for researchers and advanced students alike, as well as providing a reference for practitioners aiming to use AutoML in their work.
