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9783030053178 - Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges (The Springer Series on Challenges in Machine Learning) (17 resultados)
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Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges (The Springer Series on Challenges in Machine Learning)
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: medimops, Berlin, Alemania
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Automated Machine Learning: Me
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Automated Machine Learning : Methods, Systems, Challenges
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book presents the first comprehensive overview of general methods in Automated Machine Learning (AutoML), collects descriptions of existing systems based on these methods, and discusses the first series of international challenges of AutoML systems. The recent success of commercial ML applications and the rapid growth of the field has created a high demand for off-the-shelf ML methods that can be used easily and without expert knowledge. However, many of the recent machine learning successes crucially rely on human experts, who manually select appropriate ML architectures (deep learning architectures or more traditional ML workflows) and their hyperparameters. To overcome this problem, the field of AutoML targets a progressive automation of machine learning, based on principles from optimization and machine learning itself. This book serves as a point of entry into this quickly-developing field for researchers and advanced students alike, as well as providing a reference for practitioners aiming to use AutoML in their work.
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Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges (The Springer Series on Challenges in Machine Learning)
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Automated Machine Learning (eng)
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Mai 2019, 2019
ISBN 10: 3030053172 ISBN 13: 9783030053178
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This open access book presents the first comprehensive overview of general methods in Automated Machine Learning (AutoML), collects descriptions of existing systems based on these methods, and discusses the first series of international challenges of AutoML systems. The recent success of commercial ML applications and the rapid growth of the field has created a high demand for off-the-shelf ML methods that can be used easily and without expert knowledge. However, many of the recent machine learning successes crucially rely on human experts, who manually select appropriate ML architectures (deep learning architectures or more traditional ML workflows) and their hyperparameters. To overcome this problem, the field of AutoML targets a progressive automation of machine learning, based on principles from optimization and machine learning itself. This book serves as a point of entry into this quickly-developing field for researchers and advanced students alike, as well as providing a reference for practitioners aiming to use AutoML in their work. 236 pp. Englisch.
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030053172 ISBN 13: 9783030053178
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a tutorial-level overview of the methods underlying automatic machine learning, enabling readers to easily understand the key concepts behind AutoMLOffers a comprehensive collection of in-depth descriptions of AutoML sys.
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Automated Machine Learning
Libro 5 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Mai 2019, 2019
ISBN 10: 3030053172 ISBN 13: 9783030053178
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This open access book presents the first comprehensive overview of general methods in Automated Machine Learning (AutoML), collects descriptions of existing systems based on these methods, and discusses the first series of international challenges of AutoML systems. The recent success of commercial ML applications and the rapid growth of the field has created a high demand for off-the-shelf ML methods that can be used easily and without expert knowledge. However, many of the recent machine learning successes crucially rely on human experts, who manually select appropriate ML architectures (deep learning architectures or more traditional ML workflows) and their hyperparameters. To overcome this problem, the field of AutoML targets a progressive automation of machine learning, based on principles from optimization and machine learning itself. This book serves as a point of entry into this quickly-developing field for researchers and advanced students alike, as well as providing a reference for practitioners aiming to use AutoML in their work.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 236 pp. Englisch.
