深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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。
- 人工智能
- AutoML和AutoDL
- 机器学习
- 深度学习
- 系统的综述了三个ML前沿方向
- 科技
- ML
- CS
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。
具体描述
读后感
看完感觉这本书的标题应该加个综述，这本书涉及的内容是很多很全，但是可能由于篇幅的原因，很多内容都是一两页纸就带过了，导致看的时候感觉就是介绍一下，没有很深入的去分析。其实感觉很多内容其实可以省略掉，比如深度学习简介的部分，其实感兴趣的读者看这本书的目的就是...
评分在传统的机器学习模型中，调参是非常费时又费力又非常关键的一项工作。对于模型参数的配置基本上没有一种有效的策略。为解决此类问题，AutoML学习范式近年来被提出，深受机器学习领域的关注。在TOP Conference中，是一个非常前沿的Topic。 由华章出版的《深入理解AutoML和AutoD...
评分 评分 评分用户评价
版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。 作者：茗睡睡（来自豆瓣） 来源：https://book.douban.com/review/10430259/ AutoML可谓是AI中的AI，在人工智能发展日益成熟的今天，越来越多的互联网公司发布了AutoML平台，以前一直在新闻中看见过，也见过相关的论文，但中文的第一本详细介绍AutoML的书籍，我这还是第一次看见。能在正式出版前便能阅读到相关信息，我感觉的非常的幸运。作者构思两年多，以尽可能白话的方式，从0到1介绍AutoML，没有太多枯燥的数学公式，对新手非常友好，但又深入浅出的讲解了最新型人工智能技术的Auto方法，包括在进化算法、强化学习、深度学习、特征工程、元学习等方面的应用，兼顾广度与深度，在AutoML和AutoDL的基础上，
评分AutoML在机器学习的发展过程中一直是研究者的梦想，让模型的超参数甚至模型结构本身就可以通过学习过程自动探索到优解。
评分AutoML在机器学习的发展过程中一直是研究者的梦想，让模型的超参数甚至模型结构本身就可以通过学习过程自动探索到优解。
评分版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。 作者：茗睡睡（来自豆瓣） 来源：https://book.douban.com/review/10430259/ AutoML可谓是AI中的AI，在人工智能发展日益成熟的今天，越来越多的互联网公司发布了AutoML平台，以前一直在新闻中看见过，也见过相关的论文，但中文的第一本详细介绍AutoML的书籍，我这还是第一次看见。能在正式出版前便能阅读到相关信息，我感觉的非常的幸运。作者构思两年多，以尽可能白话的方式，从0到1介绍AutoML，没有太多枯燥的数学公式，对新手非常友好，但又深入浅出的讲解了最新型人工智能技术的Auto方法，包括在进化算法、强化学习、深度学习、特征工程、元学习等方面的应用，兼顾广度与深度，在AutoML和AutoDL的基础上，
评分本书介绍了AutoML这一最前沿的技术和知识。强烈建议正在学习机器学习与深度学习的朋友有时间阅读本书，因为本书会刷新那些机器学习与深度学习初学者的认知，能够让学习重心与学习兴趣从算法的调参这一繁琐的转移到算法的结构上去。自动化机器学习技术也是最近一两年兴起的，本书可谓第一本国内介绍该领域的书籍，该书作者也有这个实力，从文章中也能够看出作者的深厚功底。强烈推荐专业人士或者入门的学者阅读本书，这会为你们提供一些新的研究方向和研究思路。（不说了，我去看书了！我也在学这个????）
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有