自動機器學習 (美)阿德南.馬蘇德 9787121457050 【台灣高等教育出版社】

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書名：自動機器學習
ISBN：9787121457050
出版社：電子工業
著編譯者：(美)阿德南.馬蘇德
叢書名：經典譯叢
頁數：177
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1539684
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內容簡介

本書介紹了自動特徵工程、模型和超參數調優、基於梯度的方法等基礎技術，帶領讀者探索在開源工具中實現這些技術的不同方式。本書還從企業工具出發，介紹在三個主要雲服務提供商中使用自動機器學習的不同方法：Microsoft Azure、Amazon Web Services（AWS）和Google Cloud Platform（GCP）。進一步通過使用自動機器學習構建機器學習模型來探索雲自動機器學習平台的功能。後面的章節將展示如何通過自動機器學習來開發耗時長、包含重複任務的精準模型。 本書可作為計算機科學、數據科學、機器學習、人工智能等專業學生的學習資料，也可作為相關從業者或希望使用開源工具與雲平台自動構建機器學習模型的讀者的參考資料。

作者簡介

阿德南·馬蘇德（Adnan Masood）博士是一位人工智能和機器學習研究者、斯坦福大學AI實驗室的訪問學者、軟體工程師以及人工智能領域的Microsoft MVP。作為UST Global AI和機器學習的首席架構師，他與斯坦福人工智能實驗室和MIT CSAIL協作，並且帶領一個數據科學家和工程師團隊致力於構建人工智能解決方案，以便獲得影響一系列業務、產品和倡議計劃的業務價值和見解。 在其職業生涯中，Masood博士對於從財富500強企業到創業公司的管理層而言一直都是一位值得信賴的顧問。Adnan是Amazon編程語言領域暢銷書Functional Programming with F#的作者，他在美國帕克大學教授數據科學，並且曾在UCSD教授Windows WCF課程。他是各種學術和技術會議、代碼訓練營以及用戶小組的國際演講者。

目錄

第1章 走進自動機器學
1 1 機器學開發生命周期
1 2 自動機器學簡介
1 3 自動機器學的工作原理
1 4 數據科學的大眾化
1 5 揭穿自動機器學的迷思
1 6 自動機器學生態系統
1 7 小結
第2章 自動機器學、演算法和技術
2 1 自動機器學概述
2 2 自動征工程
2 3 參數化
2 4 經架構搜索
2 5 小結
第3章 使用開源工具和庫進行自動機器學
3 1 技術要求
3 2 自動機器學的開源生態系統
3 3 TPOT
3 4 Featuretools
3 5 Microsoft NNI
3 6 auto-sklearn
3 7 AutoKeras
3 8 Ludwig
3 9 AutoGluon
3 10 小結
第4章 Azure Machine Learning
4 1 Azure Machine Learning入門
4 2 Azure Machine Learning棧
4 3 Azure Machine Learning服務
4 4 使用Azure Machine Learning建模
4 5 使用Azure Machine Learning署和測試模型
4 6 小結
第5章 使用Azure進行自動機器學
5 1 Azure中的自動機器學
5 2 使用自動機器學進行時間序列預測
5 3 小結
第6章 使用AWS進行機器學
6 1 AWS環境中的機器學
6 2 開始使用AWS
6 3 使用Amazon SageMaker Autopilot
6 4 使用Amazon SageMaker JumpStart
6 5 小結
第7章 使用Amazon SageMaker Autopilot進行自動機器學
7 1 技術要求
7 2 創建Amazon SageMaker Autopilot受限實驗
7 3 創建AutoML 實驗
7 4 運行SageMaker Autopilot實驗並署模型
7 5 構建並運行SageMaker Autopilot實驗
7 6 小結
第8章 使用Google Cloud Platform進行機器學
8 1 Google Cloud Platform使用入門
8 2 使用GCP實現AI和ML
8 3 Google Cloud AI Platform和AI Hub
8 4 Google Cloud AI Platform使用入門
8 5 使用Google Cloud進行AutoML
8 6 小結
第9章 使用GCP進行自動機器學
9 1 Google Cloud AutoML Tables
9 2 創建AutoML Tables實驗
9 3 了解AutoML Tables模型署
9 4 在AutoML Tables上使用BigQuery公共數據集
9 5 自動機器學做格預測
9 6 小結
第10章 企業中的自動機器學
10 1 企業是否需要自動機器學
10 2 自動機器學——企業高級分析的加速器
10 3 自動機器學的挑戰和機遇
10 4 建立信任——自動機器學中的模型可解釋性和透明度
10 5 在企業中引入自動機器學
10 6 總結與展望
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