自動機器學習，研究目的是為了使機器學習過程自動化，減少、甚至完全規避人類專家在這個過程中的參與度，以低門檻的形式實現機器學習構建和套用。
基本介紹
- 中文名：自動機器學習
- 外文名：Automatic/Automated Machine Learning, AutoML
自動機器學習，研究目的是為了使機器學習過程自動化，減少、甚至完全規避人類專家在這個過程中的參與度，以低門檻的形式實現機器學習構建和套用。
自動機器學習，研究目的是為了使機器學習過程自動化，減少、甚至完全規避人類專家在這個過程中的參與度，以低門檻的形式實現機器學習構建和套用。...
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智慧核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑。定義 機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋機率論...
《自動機器學習（AutoML）：方法、系統與挑戰》是清華大學出版社於2020年出版的書籍，作者是弗蘭克 · 亨特（Frank Hutter）。本書全面介紹自動機器學習，主要包含自動機器學習的方法、實際可用的自動機器學習系統及所面臨的挑戰。圖書簡介 在自動機器學習方法中，本書涵蓋超參最佳化、元學習、神經網路架構搜尋三個部分，每...
學習自動機（LA）是機器學習中的一類算法，運行在機率空間中，通過不斷與未知環境的互動來學習最優值。學習自動機根據環境反饋情況（獎勵或懲罰）來調整每個動作被選中的機率分布，並使機率值最終收斂到最佳動作。一個典型的學習自動機由一個四元組{A, B, P, T}定義，而所處的環境是一個三元組{A, B, D}。...
《自動機器學習入門與實踐:使用Python》是2019年華中科技大學出版社出版的圖書。內容簡介 AutoML可以將部分機器學習過程自動化，減輕數據科學從業者的工作負擔，深受高級分析人員的喜愛。本書介紹搭建AutoML模組的基礎知識，並通過練習幫助讀者消化這些知識。讀者將學習使用機器學習流水線自動實現數據預處理、特徵選擇、模型訓練...
《基於Azure的自動機器學習》是2020年中國電力出版社出版的圖書。內容簡介 • 學習成功機器學習項目的最佳實踐。• 使用Azure完成自動機器學習。• 理解分類和回歸，以及模型可解釋性和透明性等概念。• 了解如何在其他環境中使用Automated ML，如Azure Databricks、ML.NET和SQL Server。• 探索推動機器學習大眾化...
《機器學習——原理、算法與套用》是2019年9月清華大學出版社出版的圖書，作者是雷明。內容簡介 機器學習是當前解決很多人工智慧問題的核心技術，自2012年以來，深度學習的出現帶來了人工智慧復興。本書是機器學習和深度學習領域的入門與提高教材，緊密結合工程實踐與套用，系統、深入地講述機器學習與深度學習的主流方法與...
《機器學習理論、方法及套用》主要圍繞基於神經網路的學習、強化學習和進化學習三個方面闡述機器學習理論、方法及其套用，共三部分13章。第一部分是神經網路學習及其在複雜非線性系統中的控制，包括基於時間差分的神經網路預測控制，基於徑向基函式網路的機械手疊代學習控制，自適應T_S型模糊徑向基函式網路等。第二部分是...
《深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平台》是機械工業出版社出版的圖書，作者是王健宗，瞿曉陽 內容簡介 這是一部從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度系統、全面講解AutoML、AutoDL和元學習的著作。 作者是資深的人工智慧專家，大型金融集團科技公司深度學習平台和AutoML平台負責人。...
《機器學習》是由周志華編寫、清華大學出版社於2016年出版的教材。該書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。全書共16章，大致分為3個部分：第1部分介紹機器學習的基礎知識；第2部分討論一些經典而常用的機器學習方法；第3部分為進階...
《Python機器學習（原書第3版）》是使用Python進行機器學習和深度學習的全面指南。內容簡介 本書是使用Python進行機器學習和深度學習的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作為構建機器學習系統時常用的參考手冊。本書包含清晰的解釋、圖表和工作示例，全面深入地介紹了機器學習的基本技術，並且給出了機器學習...
《機器學習》是2018年人民郵電出版社出版的圖書，作者是趙衛東。內容簡介 機器學習是人工智慧的重要技術基礎，涉及的內容十分廣泛。本書內容涵蓋了機器學習的基礎知識，主要包括機器學習的概論、統計學習基礎、分類、聚類、神經網路、貝葉斯網路、支持向量機、進化計算、文本分析等經典的機器學習理論知識，也包括用於大數據...
主要研究方向包括機器學習理論和算法、語音處理、自動機理論和算法、自然語言處理、計算生物學等。曾在AT&T實驗室研究部擔任部門主管和技術負責人。他是多個核心加權自動機和有限狀態機算法的作者，在將加權有限狀態機套用於語音識別和自然語言處理方面做了開創性的工作。阿夫欣·羅斯塔米扎達爾（Afshin Rostamizadeh）谷歌...
《機器學習方法》可作為高等院校計算機、自動化、電子和通信等專業研究生和高年級本科生的教材和參考書。《機器學習方法》內容對從事人工智慧、機器學習、數據挖掘、模式識別等相關領域研究的科技人員具有較好的參考價值。目錄 第1章 緒論 1.1 機器學習概念 1.2 機器學習系統 1.2.1 學習系統模型 1.2.2 機器...
《Python機器學習：基於PyTorch和Scikit-Learn》是2023年機械工業出版社出版的圖書。內容簡介 本書深入介紹了機器學習領域的基本概念和方法，除介紹了Python機器學習庫和用機器學習庫搭建神經網路模型的方法外，還介紹了機器學習算法的數學理論、工作原理、使用方法、實現細節以及如何避免機器學習算法實現過程中的常見問題。本...
《人工智慧：機器學習理論與方法》是2020年電子工業出版社出版的圖書，作者是李侃。內容簡介 本書全面系統地講解了機器學習的理論與方法，內容主要包括高斯混合模型和EM算法、主題模型、非參數貝葉斯模型、聚類分析、圖模型、支持向量機、矩陣分解、深度學習及強化學習。本書旨在使讀者了解機器學習的發展，理解和掌握它的...
本書首先介紹機器學習的基本概念和機器學習系統的評估技術；之後擴展工具庫，引入另外幾種分類和回歸技術以及特徵工程；最後介紹一些較為前沿的新技術，包括組合機器學習模型和自動化特徵工程模型等，並將機器學習套用於圖像處理和文本處理兩個特定領域。本書不依賴於複雜的數學公式，僅要求讀者具備一定的編程基礎，適合學生...
作者是Kevin Murphy，由MIT Press出版。內容簡介 今天的網路使得電子數據泛濫，要求採用自動化的數據分析方法。機器學習提供了這些開發方法，可以自動檢測數據中的模式，然後使用未發現的模式來預測未來的數據。這本教科書為機器學習領域提供了全面而獨立的介紹，這是一種統一的機率方法。該報導結合了廣度和深度，提供了...
《機器學習》是2021年機械工業出版社出版的圖書。內容簡介 《機器學習：使用OpenCV、Python和scikit-learn進行智慧型圖像處理（原書第2版）》是一本基於OpenCV4和Python的機器學習實戰手冊，既詳細介紹機器學習及OpenCV相關的基礎知識，又通過具體實例展示如何使用OpenCV和Python實現各種機器學習算法，並提供大量示例代碼，可以...
本書被卡內基梅隆等許多大學作為機器學習課程的教材。機器學習這門學科研究的是能通過經驗自動改進的計算機算法，其套用從數據挖掘程式到信息過濾系統，再到自動機工具，已經非常豐富。機器學習從很多學科吸收了成果和概念，包括人工智慧、概論論與數理統計、哲學、資訊理論、生物學、認知科學和控制論等，並以此來理解問題的...
《機器學習系統：設計和實現》是2023年清華大學出版社出版的一本圖書，作者是麥絡 董豪。圖書簡介 本書系統地介紹了機器學習系統的設計原則和實踐經驗，側重於介紹機器學習的原理、神經網路和最佳化器、自動差分算法、機器學習系統編程模型、控制流和數據流，異構硬體加速器的原理和編程、數據流圖編譯器前端、數據流圖編譯...
《多智慧型體機器學習：強化學習方法》是2019年12月機械工業出版社出版的圖書，作者是（加）霍華德M施瓦茲。內容簡介 本書主要介紹了多智慧型體機器人強化學習的相關內容。全書共6章，首先介紹了幾種常用的監督式學習方法，在此基礎上，介紹了單智慧型體強化學習中的學習結構、值函式、馬爾科夫決策過程、策略疊代、時間差分...
《機器學習方法》是清華大學出版社2022年出版的書籍。內容簡介 機器學習是以機率論、統計學、資訊理論、**化理論、計算理論等為基礎的計算機套用理論學科，也是人工智慧、數據挖掘等領域的基礎學科。《機器學習方法》全面系統地介紹了機器學習的主要方法，共分三篇。篇介紹監督學習的主要方法，包括感知機、k近鄰法、樸素...
本書著重於實用的解決方案，提供多個案例，詳細地講解了如何使用Python生態系統中的現代庫來構建功能強大的機器學習應用程式；還介紹了分類、聚類和推薦引擎等多種機器學習算法，以及如何將監督學習和無監督學習技術套用於實際問題；後，介紹了強化學習、深度神經網路和自動機器學習等套用示例。本書適合數據科學家、機器學習...
第7章介紹機器學習領域較難的圖計算話題，並從工業界視角解讀如何將圖計算落地。第8章針對特徵工程、建模過程中大量調參的場景介紹自動機器學習的理論和套用，並細緻比較和測試了各種自動特徵工程算法在不同數據上的表現。第9章介紹自然語言處理（詞向量、序列標註、關鍵字抽取、自動摘要和情感分析）技術，使用新聞文本...
與此同時，稀疏編碼等由於能自動從數據中提取特徵也被套用於深度學習中。基於局部數據區域的卷積神經網路方法近年來也被大量研究。釋義 深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現人工智慧的必經路徑。深度學習的概念源於人工神經網路的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵...
（2）先將所有樣本自動分為不同的類別，再由人類對這些類別進行標註。（3）在無類別信息情況下，尋找好的特徵。常用算法 常用的無監督學習算法主要有主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部線性嵌入方法、拉普拉斯特徵映射方法、黑塞局部線性嵌入方法和局部切空間排列方法等。從原理上來說PCA等數據降維算法同樣適用於...