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 архитектуры и их гиперпараметры. Методы AutoML нацелены на устранение этого узкого места путем построения систем ML, способных к автоматической оптимизации и самонастройке независимо от типа входных данных.

В этой книге впервые представлен всеобъемлющий обзор базовых методов автоматизированного машинного обучения (AutoML). Издание послужит отправной точкой для изучения этой быстро развивающейся области; тем, кто уже использует AutoML в своей работе, книга пригодится в качестве справочника.

Среди рассматриваемых тем:
-  оптимизация гиперпараметров;
-  обучение модели на основе свойств задачи;
-  обзор методов для NAS;
-  системы и фреймворки AutoML;
-  результаты проведения первых конкурсов в области AutoML;
-  проблемы автоматизированного машинного обучения.

Автоматизация машинного обучения и построение ML-моделей

Автоматизированное машинное обучение помогает упростить разработку и настройку моделей без необходимости вручную выполнять все этапы машинного обучения. AutoML применяется для выбора алгоритмов, подбора параметров, обучения и оценки качества моделей, ускоряя создание решений на основе данных.

Для специалистов, изучающих машинное обучение на практике, AutoML становится инструментом для автоматизации рутинных операций и экспериментов. Технологии позволяют быстрее сравнивать различные модели машинного обучения, находить подходящие конфигурации и повышать эффективность работы с большими наборами данных.

AutoML для анализа данных и разработки интеллектуальных систем

Методы AutoML востребованы в анализе данных, прогнозировании и создании интеллектуальных систем. Автоматизация отдельных этапов позволяет исследователям и инженерам сосредоточиться на постановке задачи, интерпретации результатов и выборе наиболее подходящего решения.

Изучение AutoML будет полезно тем, кто интересуется искусственным интеллектом, Data Science и разработкой ML-моделей. Книга дает возможность разобраться в современных подходах к автоматизации машинного обучения и понять, как технологии AutoML применяются в реальных задачах.