9783030670238 - metalearning: applications to automated machine learning and data mining (cognitive technologies) de soares, carlos; van rijn, jan n.; brazdil, pavel (16 resultados)
Metalearning : Applications to Automated Machine Learning and Data Mining
Brazdil, Pavel; Van Rijn, Jan N.; Soares, Carlos; Vanschoren, Joaquin
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2022
Serie: Cognitive Technologies, Libro 43 de 43. Libro 43 de 43 - Cognitive Technologies
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Metalearning: Applications to Automated Machine Learning and Data Mining (Cognitive Technologies)
Brazdil, Pavel; Van Rijn, Jan N.; Soares, Carlos; Vanschoren, Joaquin
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2022
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Brazdil, Pavel; Van Rijn, Jan N.; Soares, Carlos; Vanschoren, Joaquin
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Brazdil, Pavel; Van Rijn, Jan N.; Soares, Carlos; Vanschoren, Joaquin
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Editorial: Springer 2022
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Editorial: Springer 2022
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Editorial: Springer 2022
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Editorial: Springer 2022
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Hardcover. Condición: Brand New. 2nd edition. 358 pages. 9.25x6.10x0.94 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing 2022
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book offers a comprehensive and thorough introduction to almost all aspects of metalearning and automated machine learning (AutoML), covering the basic concepts and architecture, evaluation, datasets, hyperparameter optimization, ensemble…s and workflows, and also how this knowledge can be used to select, combine, compose, adapt and configure both algorithms and models to yield faster and better solutions to data mining and data science problems. It can thus help developers to develop systems that can improve themselves through experience.As one of the fastest-growing areas of research in machine learning, metalearning studies principled methods to obtain efficient models and solutions by adapting machine learning and data mining processes. This adaptation usually exploits information from past experience on other tasks and the adaptive processes can involve machine learning approaches. As a related area to metalearning and a hot topic currently, AutoML is concerned with automating the machine learning processes. Metalearning and AutoML can help AI learn to control the application of different learning methods and acquire new solutions faster without unnecessary interventions from the user.This book is a substantial update of the first edition published in 2009. It includes 18 chapters, more than twice as much as the previous version. This enabled the authors to cover the most relevant topics in more depth and incorporate the overview of recent research in the respective area. The book will be of interest to researchers and graduate students in the areas of machine learning, data mining, data science and artificial intelligence.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Feb 2022 2022
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, , AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This open access book offers a comprehensive and thorough introduction to almost all aspects of metalearning and automated machine learning (AutoML), covering the basic concepts and architecture, evaluation, datasets, hyperparameter optimi…zation, ensembles and workflows, and also how this knowledge can be used to select, combine, compose, adapt and configure both algorithms and models to yield faster and better solutions to data mining and data science problems. It can thus help developers to develop systems that can improve themselves through experience.As one of the fastest-growing areas of research in machine learning, metalearning studies principled methods to obtain efficient models and solutions by adapting machine learning and data mining processes. This adaptation usually exploits information from past experience on other tasks and the adaptive processes can involve machine learning approaches. As a related area to metalearning and a hot topic currently, AutoML is concerned with automating the machine learning processes. Metalearning and AutoML can help AI learn to control the application of different learning methods and acquire new solutions faster without unnecessary interventions from the user.This book is a substantial update of the first edition published in 2009. It includes 18 chapters, more than twice as much as the previous version. This enabled the authors to cover the most relevant topics in more depth and incorporate the overview of recent research in the respective area. The book will be of interest to researchers and graduate students in the areas of machine learning, data mining, data science and artificial intelligence. 360 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2022
Serie: Cognitive Technologies, Libro 43 de 43. Libro 43 de 43 - Cognitive Technologies
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2022
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Editorial: Springer International Publishing 2022
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Metalearning is the study of principled methods that exploit metaknowledge to obtain efficient models and solutions by adapting machine learning and data mining processesNew edition introduces the recent AutoML&nb…spapproach and clarifies.
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Editorial: Springer, Springer Feb 2022 2022
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This open access book offers a comprehensive and thorough introduction to almost all aspects of metalearning and automated machine learning (AutoML), covering the basic concepts and architecture, evaluation, datasets, hyperparameter optimizati…on, ensembles and workflows, and also how this knowledge can be used to select, combine, compose, adapt and configure both algorithms and models to yield faster and better solutions to data mining and data science problems. It can thus help developers to develop systems that can improve themselves through experience.As one of the fastest-growing areas of research in machine learning, metalearning studies principled methods to obtain efficient models and solutions by adapting machine learning and data mining processes. This adaptation usually exploits information from past experience on other tasks and the adaptive processes can involve machine learning approaches. As a related area to metalearning and a hot topic currently, AutoML is concerned with automating the machine learning processes. Metalearning and AutoML can help AI learn to control the application of different learning methods and acquire new solutions faster without unnecessary interventions from the user.This book is a substantial update of the first edition published in 2009. It includes 18 chapters, more than twice as much as the previous version. This enabled the authors to cover the most relevant topics in more depth and incorporate the overview of recent research in the respective area. The book will be of interest to researchers and graduate students in the areas of machine learning, data mining, data science and artificial intelligence.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 360 pp. Englisch.
