bigpeacock126
New member
[Số Lượng Có Hạn - Mua Ngay để Đảm Bảo Cơ Hội Đặc Biệt!]: (https://shorten.asia/8UZVmTZE)
### Học máy tự động: Phương pháp, hệ thống và thách thức
** Hashtags: ** #Machinelearning #ArtificialIntelleGence #datascience
Học máy tự động (AutomL) là một trường con của học máy tự động hóa quá trình xây dựng các mô hình học máy.Các thuật toán tự động có thể được sử dụng để chọn các thuật toán tốt nhất cho một tác vụ nhất định, điều chỉnh các siêu âm của các thuật toán đó và đào tạo các mô hình trên dữ liệu có sẵn.Điều này có thể tiết kiệm thời gian và nỗ lực cho các nhà khoa học dữ liệu, những người có thể tập trung vào các nhiệm vụ khác như diễn giải kết quả của các mô hình và triển khai chúng để sản xuất.
Cuốn sách * Học máy tự động: Phương pháp, Hệ thống, Thử thách * Cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về Automl.Cuốn sách bao gồm lịch sử của Automl, các cách tiếp cận khác nhau đối với Automl và những thách thức mà Automl phải đối mặt.Cuốn sách cũng bao gồm các nghiên cứu trường hợp về cách sử dụng Automl trong thực tế.
Cuốn sách được viết bởi một nhóm các chuyên gia trong lĩnh vực Automl, và nó là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về lĩnh vực phát triển nhanh chóng này.
** Key Takeaways: **
* Automl là trường con của học máy tự động hóa quá trình xây dựng các mô hình học máy.
* Các thuật toán tự động có thể được sử dụng để chọn các thuật toán tốt nhất cho một tác vụ nhất định, điều chỉnh các siêu âm của các thuật toán đó và đào tạo các mô hình trên dữ liệu có sẵn.
* Automl có thể tiết kiệm thời gian và công sức cho các nhà khoa học dữ liệu, những người có thể tập trung vào các nhiệm vụ khác như diễn giải kết quả của các mô hình và triển khai chúng để sản xuất.
**Người giới thiệu:**
* Học máy tự động: Phương pháp, hệ thống, thách thức (Sê -ri Springer về các thách thức trong học máy).Tác giả A. J. Smola, F. Hutter và R. G. Williamson.Springer, 2019.
=======================================
[Số Lượng Có Hạn - Mua Ngay để Đảm Bảo Cơ Hội Đặc Biệt!]: (https://shorten.asia/8UZVmTZE)
=======================================
### Automated Machine Learning: Methods, Systems, and Challenges
**Hashtags:** #Machinelearning #artificialintelligence #datascience
Automated machine learning (AutoML) is a subfield of machine learning that automates the process of building machine learning models. AutoML algorithms can be used to select the best algorithms for a given task, tune the hyperparameters of those algorithms, and train the models on the available data. This can save time and effort for data scientists, who can focus on other tasks such as interpreting the results of the models and deploying them to production.
The book *Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges* provides a comprehensive overview of AutoML. The book covers the history of AutoML, the different approaches to AutoML, and the challenges that AutoML faces. The book also includes case studies of how AutoML has been used in practice.
The book is written by a team of experts in the field of AutoML, and it is an excellent resource for anyone who wants to learn more about this rapidly growing field.
**Key takeaways:**
* AutoML is a subfield of machine learning that automates the process of building machine learning models.
* AutoML algorithms can be used to select the best algorithms for a given task, tune the hyperparameters of those algorithms, and train the models on the available data.
* AutoML can save time and effort for data scientists, who can focus on other tasks such as interpreting the results of the models and deploying them to production.
**References:**
* Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges (The Springer Series on Challenges in Machine Learning). by A. J. Smola, F. Hutter, and R. G. Williamson. Springer, 2019.
=======================================
[Mua Ngay để Nhận Ngay Voucher 1 Triệu Đồng và Nhiều Ưu Đãi Khác!]: (https://shorten.asia/8UZVmTZE)
