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Automated Machine Learning

Methods, Systems, Challenges - .
BuchGebunden
219 Seiten
Englisch
Springererschienen am28.05.20191st ed. 2019
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.mehr

Produkt

KlappentextThis 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.
Details
ISBN/GTIN978-3-030-05317-8
ProduktartBuch
EinbandartGebunden
Verlag
Erscheinungsjahr2019
Erscheinungsdatum28.05.2019
Auflage1st ed. 2019
ReiheThe Springer Series on Challenges in Machine Learning
Seiten219 Seiten
SpracheEnglisch
Gewicht510 g
IllustrationenXIV, 219 p. 54 illus., 45 illus. in color.
Artikel-Nr.46035658

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1 Hyperparameter Optimization.- 2 Meta-Learning.- 3 Neural Architecture Search.- 4 Auto-WEKA.- 5 Hyperopt-Sklearn.- 6 Auto-sklearn.- 7 Towards Automatically-Tuned Deep Neural Networks.- 8 TPOT.- 9 The Automatic Statistician.- 10 AutoML Challenges.mehr
Kritik
"This interesting collection should be useful for AutoML researchers seeking an overview and comprehensive bibliography." (Anoop Malaviya, Computing Reviews, June 14, 2021)mehr

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