自动化机器学习:方法,系统和挑战
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内容
第1部分:自动方法
这一部分包括关于所有AutoML系统背后共同基础的最新概述章节。
第1章:超参数优化
第2章:元学习
第3章:神经架构搜索
第2部分:自动化系统
本部分包括对各种可用的自动学习系统的深入描述,这些系统可用于开箱即用的有效机器学习。
第4章:Auto—WEKA。
第5章:Hyperopt-Sklearn
第6章:Auto-Sklearn:高效和健壮的自动机器学习
第7章:Auto-Net:面向自动调节的神经网络
第8章: TPOT :自动化机器学习的工具
第9章:自动统计学
第3部分:自动挑战
本部分深入分析了迄今为止面临的所有自动挑战。
第10章: 2015-2018 AutoML挑战赛系列分析
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自动化机器学习:方法,系统和挑战
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自动化机器学习:方法,系统和挑战
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