Каталог
Меню
Войти
0Сравнение
0Избранное
Каталог
Войти
0Сравнить
0Избранное

Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)

...
  Сравнить
  В избранное
Показать все аналоги
Ещё от "Лабиринт":
  Похожие товары
  Видео обзоры

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.82
  • Рейтинг покупателей 3.27
  • Рейтинг экспертов 4.98
  • Качество материалов 4.25
  • Надежность 4.88
  • Простота в использовании 4.59
  • Ремонтопригодность 4.79
  • Эффективность выполнения своих функций 4.72
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.82
  • Безопасность для пользователя4.78
  • Внешний вид 4.99
  • Удобство в уходе и чистке 4.57
  • Экологическая безопасность 4.95
  • Гарантия на товар 4.55
  • Соответствие стандартам качества 4.89
  • Инновационные технологии 4.56
  • Хит продаж 4.82
  • Скорость морального устаревания 4.27
  • Энергоэффективность 4.79
  • Универсальность использования 4.22
  • Наличие дополнительных функций 4.55
  • Соотношение цена-качество 3.95
  • Практичность и удобство хранения 4.28
  • Стабильность работы в различных условиях 4.57
  • Возможность персонализации 4.02
  • Ликвидность 4.78
  • Индекс рекомендаций 3.55
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.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) продается в интернет-магазине Лабиринт
Эксперт: Аркадий И., E-commerce аналитик
Дата рецензии: 9 июля 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • Курьерская доставка в г. Москва;
    • Самовывоз из пункта выдачи.

Оплата заказа

  • Наличный расчет, оплата подарочным сертификатом, через мобильный телефон, наложенный платеж, предоплата на счет, электронные формы оплаты, пластиковые карты, баланс.
  • Наименование: ООО «Лабиринт.РУ»
  • ИНН: 7728644571

Рекомендуем аналогичные товары

...
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.
Цена 4231 руб.
СравнитьКупить
4 231 ₽
...
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.
Цена 4231 руб.
СравнитьКупить
4 231 ₽
...
Машинное обучение: основы
Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга — путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных принципов теории вероятностей, пройдёте путь от теоремы Байеса до обобщённых линейных моделей и узнаете в лицо тех китов, на которых стоит весь современный искусственный интеллект. Множество увлекательных кейсов, практических примеров и интересных задач — от анализа ретроспективных научных исследований до эффекта "горячей руки" в баскетболе — помогут разобраться в самых сложных концепциях. Кроме того, книга может лечь в основу базовых курсов по машинному обучению.
Цена 2667 руб.
СравнитьКупить
2 667 ₽
...
Машинное обучение: основы
Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга — путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных принципов теории вероятностей, пройдёте путь от теоремы Байеса до обобщённых линейных моделей и узнаете в лицо тех китов, на которых стоит весь современный искусственный интеллект. Множество увлекательных кейсов, практических примеров и интересных задач — от анализа ретроспективных научных исследований до эффекта "горячей руки" в баскетболе — помогут разобраться в самых сложных концепциях. Кроме того, книга может лечь в основу базовых курсов по машинному обучению.
Цена 2667 руб.
СравнитьКупить
2 667 ₽
...
Математика в машинном обучении
Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию.Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов.Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний,а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.
Цена 2943 руб.
СравнитьКупить
2 943 ₽
...
Математика в машинном обучении
Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию. Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов. Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний, а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.
Цена 2943 руб.
СравнитьКупить
2 943 ₽
- 12%
...
Интерпретируемое машинное обучение на Python
Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.Для программистов в области машинного обучения.
Цена 2115 руб.
СравнитьКупить
2 115 ₽
- 12%
...
Интерпретируемое машинное обучение на Python
Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python. На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями. Для программистов в области машинного обучения.
Цена 2115 руб.
СравнитьКупить
2 115 ₽
...
Методология проектирования реечных передач для машин с автоматизированным приводом
В монографии освещены вопросы проектирования, теоретического, экспериментального и опытно-производственного исследования реечных преобразователей движения и поступательных приводов на их основе в создаваемых многоцелевых автоматизированных машинах, предназначенных для технологического применения в отраслях транспортного, энергетического, атомного машиностроения, судостроения, авиакосмической и оборонной техники. Предназначена для инженерно-технических и научных работников, занимающихся разработкой и модернизацией приводов автоматизированного технологического оборудования, а также для студентов вузов, обучающихся по направлению 15.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств», и аспирантов.
Цена 1888 руб.
СравнитьКупить
1 888 ₽
...
Машинное обучение с участием человека
Эта книга нацелена на изучение взаимодействия искусственного интеллекта и человека в процессе создания и эксплуатации систем машинного обучения. В отличие от большинства курсов по машинному обучению, сосредоточенных на алгоритмах, большое внимание уделяется работе с данными: их маркировке, аннотированию, проверке и обновлению. Впервые под одной обложкой собраны наиболее распространенные стратегии аннотирования, активного обучения и смежных задач, таких как проектирование интерфейса для аннотирования. Книга предназначена для специалистов по работе с данными, разработчиков программного обеспечения и тех, кто делает первые шаги в работе с машинным обучением.
Цена 3863 руб.
СравнитьКупить
  • Серия

    Психология. Искусство быть родителем. Советуют профессионалы (обложка) Автошкола (обложка) Вопрос - ответ(бол) Pocket book (обложка) Книги, которые все ждали Эксклюзивная классика (Лучшее) Великие идеи (обложка) Гиппенрейтер(под) Психология. Воспитание с любовью и пониманием (обложка) Психология и воспитание от Ольги Маховской (обложка) Книги, о которых говорят Психология. Плюс 1 победа (новое оформление, обложка) Высший курс Энциклопедия быстрых знаний (обложка) Мудрость, как искусство Три века Специальный проект Официальный учебный курс (обложка) Эротическая классика (обложка)

  • Издатель

    АСТ Моркнига Искусство Искусство АСТ-Аудиокнига КомКнига Интеллект Транзиткнига Перо Искусство-СПБ Corpus (АСТ) Страта Аудиокнига ИКИ СО РАН Век 2 Система

  • Тип носителя

    Шаманов Алексей

3 863 ₽

Дополнительно из категории

...
Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном вр.
В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных. Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике. В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем, основанных на традиционных базах данных. Для подобных приложений требуются архитектуры, в основе которых лежат кластеры машин для хранения и обработки данных любого объема и с любой скоростью. Правда, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими свойствами подобных архитектур. Эта книга поможет читателю научиться строить системы больших данных, используя архитектуру, специально предназначенную для фиксации и анализа данных в масштабе веб. В ней представлена простая для понимания и масштабируемая лямбда-архитектура, позволяющая разрабатывать информационные системы усилиями небольших команд. В книге даются теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. Помимо общей инфраструктуры для обработки больших данных, читатель может ознакомиться с конкретными технологическими и инструментальными средствами вроде Hadoop, Storm и баз данных типа NoSQL. В этой книге рассматриваются следующие темы. Введение в системы больших данных. Описание особенностей обработки данных масштаба веб в реальном времени. Применение инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Возможность расширить свои знания и навыки за пределы традиционных баз данных. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных. Об авторах Натан Марц - создатель системы Apache Storm и инициатор применения лямбда-архитектуры для построения систем больших данных. Джеймс Уоррен - архитектор-аналитик с квалификацией в области машинного обучения и научных расчетов. Отзывы о книге "Эта книга выходит за рамки отдельных инструментальных средств или платформ. Обязательна к прочтению всем, кто работает системами больших данных". -Джонатан Эстерхази, компания Groupon "Эта книга - подробный, снабженный примерами экскурс в лямбда-архитектуру под руководством ее изобретателя". -Марк Фишер, компания Pivotal "Книга содержит мудрость, которую можно приобрести только после выполнения многих проектов с большими данными. Обязательна для чтения". -Педро Феррера Бертран, компания Datasalt "Это фактическое руководство по рационализации обработки конвейера данных пакетами и почти в реальном времени". -Алекс Холмс, автор книги Hadoop in Practice
Цена 2592 руб.
Сравнить
  • Направление в компьютерной литературе

    Упрощенное Специальное Коллекционное

2 592 ₽
...
Глубокое обучение на Python
Глубокое обучение - Deep learning - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras - самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.
Цена 2254 руб.
Сравнить
  • Направление в компьютерной литературе

    Упрощенное

2 254 ₽
...
Технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
В пособии излагается содержание курса по дисциплине "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Технологии интеллектуального анализа данных". Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.
Цена 2218 руб.
Сравнить
  • Направление в компьютерной литературе

    Специальное

2 218 ₽
...
Социальная физика. Как Большие данные помогают следить за нами и отбирают у нас частную жизнь
Социальная физика - это новая общественная наука, которая математическими методами изучает влияние информационного потока на человеческое поведение. Изощренная методика изучения "хлебных крошек", которые мы оставляем за собой в интернете, дает возможность предсказывать поведение общественных групп, продуктивность новых компаний, направлять развитие отдельных городских районов и даже целых городов, формировать благотворную обратную связь в социальных сетях, в целом делать общество лучше. Автор книги - профессор Массачусетского технологического института, один из наиболее уважаемых экспертов в области "больших данных" и новых технологий.
Цена 827 руб.
Сравнить
  • Направление в компьютерной литературе

    Специальное

827 ₽
...
Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Искусственный интеллект - это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика. Облачные технологии - ваш путь к укрощению искусственного интеллекта. Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения, решать реалистичные задачи из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование, сделки с недвижимостью. Все примеры разобраны на языке Python, #1 в сфере современных стремительных вычислений.
Цена 2186 руб.
Сравнить
  • Направление в компьютерной литературе

    Упрощенное

2 186 ₽
Москва
Санкт-Петербург
Ангарск
Армавир
Архангельск
Астрахань
Балаково
Балашиха
Барнаул
Белгород
Бийск
Благовещенск
Братск
Брянск
Великий Новгород
Владивосток
Владикавказ
Владимир
Волгоград
Волжский
Вологда
Воронеж
Грозный
Дзержинск
Екатеринбург
Иваново
Ижевск
Иркутск
Йошкар-Ола
Казань
Калининград
Калуга
Кемерово
Киров
Комсомольск-на-Амуре
Королёв
Кострома
Краснодар
Красноярск
Курган
Курск
Липецк
Магнитогорск
Махачкала
Мурманск
Набережные Челны
Нальчик
Нижневартовск
Нижнекамск
Нижний Новгород
Нижний Тагил
Новокузнецк
Новороссийск
Новосибирск
Омск
Орёл
Оренбург
Орск
Пенза
Пермь
Петрозаводск
Петропавловск-Камчатский
Подольск
Прокопьевск
Псков
Ростов-на-Дону
Рыбинск
Рязань
Самара
Саранск
Саратов
Северодвинск
Смоленск
Сочи
Ставрополь
Старый Оскол
Стерлитамак
Сургут
Сыктывкар
Таганрог
Тамбов
Тверь
Тольятти
Томск
Тула
Тюмень
Улан-Удэ
Ульяновск
Уфа
Хабаровск
Химки
Чебоксары
Челябинск
Череповец
Чита
Шахты
Энгельс
Южно-Сахалинск
Якутск
Ярославль
другой город