Automated Machine Learning in Action
Autor Qingquan Song, Haifeng Jin, Xia Huen Limba Engleză Paperback – 7 iun 2022
Considerăm că ecosistemul prezentat în acest volum, centrat pe bibliotecile AutoKeras și KerasTuner, reprezintă o soluție tehnică robustă pentru inginerii care doresc să elimine procesele manuale repetitive din dezvoltarea modelelor. Automated Machine Learning in Action acoperă întregul spectru al automatizării, de la reglarea fină a hiperparametrilor până la proiectarea algoritmilor de căutare capabili să identifice arhitectura optimă pentru o sarcină specifică. Subliniem faptul că autorii Qingquan Song, Haifeng Jin și Xia Hu au adoptat un stil accesibil, reducând expunerea teoretică matematică în favoarea implementărilor practice. Apreciem în mod deosebit secțiunile dedicate accelerării proceselor AutoML, unde sunt explicate tehnici de execuție în paralel și strategii de pre-antrenare a modelelor, esențiale pentru eficiența în medii de producție. Pe linia practică a volumului Practical Automated Machine Learning on Azure, dar cu focus pe framework-ul Keras și mediile open-source în locul serviciilor cloud proprietare, lucrarea de față oferă instrumentele necesare pentru a construi sisteme care se auto-optimizează. Față de abordările mai teoretice regăsite în Metalearning, acest titlu publicat de Manning Publications se concentrează pe rezultate imediate, ghidând cititorul prin pași concreți de cod pentru a transforma un set de date brut într-un model performant, fără intervenție manuală constantă.
Preț: 309.27 lei
Preț vechi: 386.58 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 21 septembrie-05 octombrie
Livrare express 04-10 septembrie pentru 35.95 lei
Specificații
ISBN-10: 1617298050
Pagini: 336
Dimensiuni: 188 x 234 x 21 mm
Greutate: 0.52 kg
Editura: Manning Publications
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte specialiștilor în date care doresc să își eficientizeze fluxul de lucru prin automatizarea selecției modelelor. Cititorul câștigă abilitatea de a utiliza AutoKeras pentru a găsi rapid arhitecturi optime de deep learning, economisind timp prețios în faza de experimentare. Este un ghid esențial pentru trecerea de la reglajul manual la pipeline-uri de machine learning autonome și scalabile.
Descriere scurtă
In Automated Machine Learning in Action you will learn how to:
Improve a machine learning model by automatically tuning its hyperparameters
Pick the optimal components for creating and improving your pipelines
Use AutoML toolkits such as AutoKeras and KerasTuner
Design and implement search algorithms to find the best component for your ML task
Accelerate the AutoML process with data-parallel, model pretraining, and other techniques
Automated Machine Learning in Action reveals how you can automate the burdensome elements of designing and tuning your machine learning systems. It’s written in a math-lite and accessible style, and filled with hands-on examples for applying AutoML techniques to every stage of a pipeline. AutoML can even be implemented by machine learning novices! If you’re new to ML, you’ll appreciate how the book primes you on machine learning basics. Experienced practitioners will love learning how automated tools like AutoKeras and KerasTuner can create pipelines that automatically select the best approach for your task, or tune any customized search space with user-defined hyperparameters, which removes the burden of manual tuning.
About the technology
Machine learning tasks like data pre-processing, feature selection, and model optimization can be time-consuming and highly technical. Automated machine learning, or AutoML, applies pre-built solutions to these chores, eliminating errors caused by manual processing. By accelerating and standardizing work throughout the ML pipeline, AutoML frees up valuable data scientist time and enables less experienced users to apply machine learning effectively.
About the book
Automated Machine Learning in Action shows you how to save time and get better results using AutoML. As you go, you’ll learn how each component of an ML pipeline can be automated with AutoKeras and KerasTuner. The book is packed with techniques for automating classification, regression, data augmentation, and more. The payoff: Your ML systems will be able to tune themselves with little manual work.
What's inside
Automatically tune model hyperparameters
Pick the optimal pipeline components
Select appropriate models and features
Learn different search algorithms and acceleration strategies
About the reader
For ML novices building their first pipelines and experienced ML engineers looking to automate tasks.
About the author
Drs. Qingquan Song, Haifeng Jin, and Xia “Ben” Hu are the creators of the AutoKeras automated deep learning library.
Table of Contents
PART 1 FUNDAMENTALS OF AUTOML
1 From machine learning to automated machine learning
2 The end-to-end pipeline of an ML project
3 Deep learning in a nutshell
PART 2 AUTOML IN PRACTICE
4 Automated generation of end-to-end ML solutions
5 Customizing the search space by creating AutoML pipelines
6 AutoML with a fully customized search space
PART 3 ADVANCED TOPICS IN AUTOML
7 Customizing the search method of AutoML
8 Scaling up AutoML
9 Wrapping up