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.