深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 348页 | 5.2 | 2019 | 机械工业出版社 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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99.00元 | 2019-08-20 … | 2020-03-13 … | 90 |
这是一部从基础理论、核心原理、前沿算法等多个维度系统、全面讲解AutoML、AutoDL和元学习的著作。
作者是资深的人工智能专家,大型金融集团科技公司深度学习平台和AutoML平台负责人。本书得到了IEEE Fellow/ACM杰出科学家/香港科技大学教授杨强、腾讯AI Lab副 主任俞 栋、美国佛罗里达大学教授李晓林等8位来自企业界、学术界和媒体界的资深专家的一致好评。它既能让新手理清AutoML的脉络,快速上手机器学习,又能让有经验的从业者全面掌握AutoML知识体系,工作变得更高效。
全书共14章,逻辑上分为四部分:
第一部分(第1~2章) 人工智能基础
对人工智能、自动化人工智能的重要概念、发展历程及现状、适用场景、主要的工具和技术等做了全面的介绍,并引出了人工智能技术未来的发展方向——AutoML,这部分是阅读本书的基础。
第二部分(第3~6章) AutoML
主要讲解机器学习和自动化机器学习,核心是AutoML,包含自动化特征工程、自动化模型选择和自动化超参优化3个方面的内容。
第三部分(第7~13章) AutoDL
主要讲解深度学习和自动化深度学习,重点讲解了AutoDL的原理、基于强化学习的AutoDL、基于进化算法的AutoDL、AtuoDL的高阶知识、自动化模型压缩与加速,以及各种核心算法和前沿算法。
第四部分(第14章) 元学习
元学习是人工智能的理想目标,这部分对元学习的概念、流程和各种主流的学习方法都进行了详尽的介绍。
作者简介王健宗
大型金融集团科技公司深度学习平台和AutoML平台负责人,中国人工智能开源软件发展联盟副理事长,美国佛罗里达大学人工智能博士后,曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员,专注于联邦学习和人工智能在金融、保险、投资、银行和医疗等领域的研发工作,发表联邦学习、深度学 习、云计算和大数据等领域国际论文30余篇,以及发明专利200余项。多届国内知名大数据、人工智能、金融科技和联邦学习会议/论坛主席和出品人。
瞿晓阳 华中科技大学计算机系统结构博士,美国中佛罗里达大学访问学者,大型金融集团科技公司资深算法工程师,一直从事机器学习、大数据、体系结构方面的研究工作,在AutoML平台、面向AI的云原生架构、高性能计算、高效能存储系统等方面经验丰富。近几年,在国际顶级会议和顶级期刊发表过多篇文章,担任过多个国际顶级期刊的评委。
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