免费下载！首本全面介绍AutoML通用方法的新书上线

关于自动机器学习（AutoML），又有了一份免费的学习资料。

Springer，世界上最大的科技出版社之一，在其官方网站上架了一本新书，名为Automated Machine Learning。

根据书籍介绍信息，这是第一本全面介绍AutoML通用方法的书籍，包括超参数优化（Hyperparameter Optimization）、元学习（Meta-Learning）神经网络架构搜索（Neural Architecture Search）三大方法。

每一个方法，书中都给出了详细的介绍、原理解读、在AutoML中的运用，以及存在的问题等等。

此外，书中还介绍了各种可用AutoML系统，并讨论了AutoML系统面临的一系列挑战。

作为一本开放获取（Open Access）的书籍，大家可以免费下载书籍的pdf版本和epub版本。

新书主要内容概述

书中一共设置了3个单元，分别是：AutoML方法、AutoML系统、AutoML挑战。

其中，AutoML系统是这本书的核心部分，设置了6个章节，篇幅占整本书的一半。涵盖的内容有：

• Auto-WEKA：WEKA中模型自动选择和超参数优化
• Hyperopt-Sklearn：基于Hyperopt的模型选择，用于在scikit-learn项目中的机器学习算法
• Auto-Sklearn：一种高效、鲁棒的自动机器学习方法
• Towards Automatically：深度神经网络调参
• TPOT：一种基于树的机器学习自动化流水线优化工具
• Automatic Statistician：一个可以从数据中自动发现合理模型的系统

谁写的这本书？

这本书的编著者一共有3位，分别是：

• Frank Hutter，德国弗赖堡大学教授，机器学习实验室负责人。
• Lars Kotthoff，美国怀俄明大学助理教授。
• Joaquin Vanschoren，荷兰埃因霍温理工大学助理教授。

他们说，这本书能够为研究者和高年级学生进入这个快速发展的领域提供一个切入点。同时，也致力于为在工作中使用AutoML的从业者提供一个参考。

传送门

书籍下载地址（支持分章节下载）：

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-05318-5#toc

此外，这本书也有纸质精装版将要上市，亚马逊上标价53.61美元，折合成人民币约370元。

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