Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных
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.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: "Metalearning. Applications to Automated Machine Learningand Data Mining"
Оригинальный правообладатель: Springer
Автор: Браздил П., Рейн Я. В., Соарес К., Ваншорен Х.
Перевод: Яценков В.
ISBN: 978-5-93700-200-6
PDF от издателя
Последнее редактирование модератором:
- Статус
- В этой теме нельзя размещать новые ответы.