Metalearning: Applications to Automated Machine Learning and Data Mining (Cognitive Technologies)
📚 چرا کتاب فیزیکی بخریم؟
  • ✅ کیفیت چاپ عالی و کاغذ مرغوب
  • ✅ راحتی مطالعه بدون نیاز به دستگاه
  • ✅ امکان یادداشت‌برداری و هایلایت
  • ✅ تحویل سریع در سراسر کشور
⏰ پیشنهاد ویژه!

تا پایان امروز 15% تخفیف برای خرید این کتاب

کد تخفیف: SPECIAL15
قیمت نهایی کتاب

375,275 تومان

شامل چاپ و صحافی

لذت ورق زدن یک کتاب واقعی

  • سال انتشار: 2022
  • صفحات: 349
  • اندازه فایل: 8 MB
  • زبان‌: English
  • انتشارات: Springer
  • تعداد مشاهده: 147
  • امتیاز کاربران: 4.6
  • شابک/ISBN: 3030670236
    9783030670238

کلمات کلیدی:

Generate PowerPoint Files with LLM
Generate PowerPoint Files with LLM

⚡️SlideGenie is an intelligent educational slide generator (Open Source Repository) that leverages the power of OpenAI API to create engaging presentations and converts Mermaid diagrams into visual assets.

Features: 

  • AI-powered slide content generation
  • Automatic Mermaid diagram to image conversion
  • Customizable slide templates
  • Multi-language support 
  • Educational content optimization

مشاهده بیشتر

Metalearning: Applications to Automated Machine Learning and Data Mining (Cognitive Technologies)

4.6

بر اساس نظر کاربران

Beginner هوش مصنوعی English
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین

کتاب های مرتبط:

معرفی کتاب: Metalearning: Applications to Automated Machine Learning and Data Mining

کتاب Metalearning: Applications to Automated Machine Learning and Data Mining یکی از منابع برجسته در حوزه یادگیری ماشین و دیتاماینینگ است که به بررسی و کاربردهای پیشرفته Metalearning می‌پردازد. این اثر توسط چهار نویسنده برجسته، Pavel Brazdil، Jan N. van Rijn، Carlos Soares و Joaquin Vanschoren نوشته شده است و به خوانندگان فرصت می‌دهد تا درک عمیقی از مفهوم Metalearning و جایگاه آن در Automated Machine Learning (AutoML) پیدا کنند.

Metalearning به عنوان یک شاخه پژوهشی در یادگیری ماشین بر مطالعه و تحلیل فرآیندهای مرتبط با یادگیری مدل‌های هوشمند تمرکز دارد. این کتاب موضوعاتی مانند بازشناسی الگوها، انتخاب خودکار الگوریتم مناسب، و بهبود کارایی فرآیندهای یادگیری را به صورت جامع و مستند بررسی می‌کند. با تمرکز بر کاربردهای عملی، این اثر به متخصصین، محققان، و دانشجویان کمک می‌کند تا راه‌حل‌هایی مبتنی بر AutoML برای چالش‌های پیچیده داده محور طراحی کنند.

خلاصه‌ای جامع از کتاب

کتاب شامل چندین فصل است که هر یک جنبه‌های مختلف Metalearning را پوشش می‌دهد. بخش‌های اصلی شامل مباحث تئوری، ابزارهای عملی، و کاربردهای واقعی است که به طور یکپارچه در کنار هم عرضه شده‌اند.

  • توضیح مفهوم Metalearning و اهمیت آن در یادگیری ماشین
  • مطالعه روش‌های انتخاب بهترین الگوریتم‌ها برای داده‌های مختلف
  • تحلیل چالش‌های موجود در فرآیندهای AutoML
  • بررسی کاربردهای Metalearning در دیتاپیش‌بینی، داده‌کاوی، و بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • مباحث مربوط به ریاضی و الگوریتم‌های پشت پرده AutoML

در این کتاب، نویسندگان به بررسی تحقیقاتی که در طول سال‌های گذشته انجام شده پرداخته و چارچوب‌های جدید ارائه داده‌اند که امکان پیاده‌سازی تکنیک‌های پیشرفته بر اساس اصول Metalearning را فراهم می‌کنند.

درس‌های کلیدی از کتاب

خواندن این کتاب به خوانندگان دانش و مهارت‌های بی‌نظیری ارائه می‌دهد که در حوزه‌های پژوهشی و عملی یادگیری ماشین تأثیرگذار خواهد بود.

  1. فهم عمیق ارتباط بین داده و مدل‌های یادگیری
  2. توانمندی در انتخاب الگوریتم‌های مناسب بدون نیاز به آزمایش‌های وقت‌گیر
  3. افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها در طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین
  4. درک تکنیک‌های بهینه‌سازی پیچیده برای ارتقای عملکرد مدل‌ها
  5. آشنایی با ابزارهای نرم‌افزاری و چارچوب‌هایی که از AutoML بهره‌مند هستند

این کتاب مخاطبین را قادر می‌سازد تا فرآیندهای یادگیری ماشین را به صورت سیستماتیک و هوشمندانه تجزیه‌وتحلیل کنند و به نوآوری در این زمینه‌ها کمک کنند.

نقل‌قول‌های مشهور از کتاب

برخی از مهم‌ترین نقل قول‌هایی که فلسفه و اهمیت Metalearning را در کتاب توضیح می‌دهند، عبارتند از:

"Metalearning is not just about learning lessons; it's about learning how to learn and adapt in dynamic environments."

"The true power of AutoML lies in automating complex decisions while understanding the underlying data-driven dynamics."

"By leveraging meta-knowledge, we can not only achieve better performance but also create systems that are inherently resilient."

چرا این کتاب مهم است؟

اهمیت این کتاب در دیدگاه نوآورانه آن نسبت به یادگیری ماشین و سیستم‌های داده محور نهفته است. با افزایش پیچیدگی داده‌ها و نیاز به تصمیم‌گیری‌های سریع و مؤثر، کتاب Metalearning به عنوان ابزاری اصلی برای فهم عمیق‌تر و برنامه‌ریزی هوشمندانه در این زمینه شناخته می‌شود.

  • ارتقای دانش حرفه‌ای در حوزه‌های AutoML و یادگیری ماشین
  • ایجاد ارتباط بهتر بین مفاهیم تئوری و عملی در یادگیری داده محور
  • توانمندسازی مخاطبین برای مواجهه با چالش‌های پیچیده
  • توسعه سیستم‌هایی که به صورت خودمختار تصمیم‌گیری می‌کنند

این کتاب به عنوان یک راهنما برای پژوهشگران و متخصصین تکنولوژی داده، دروازه‌ای به سوی پیشرفت‌های علمی و کاربردهای عملی جدید باز می‌کند.

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, 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.

دانلود رایگان مستقیم

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
ثبت نام /ورود

دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.

این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید

WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید

جستجوی فایل ها جستجوی کتاب در Goodreads جستجوی کتاب در AbeBooks

نویسندگان:

تصویر نویسنده
Joaquin Vanschoren

1147

بازدید

4.6

امتیاز

50

نظر

98%

رضایت

نظرات:

4.6

بر اساس 0 نظر کاربران

احمد محمدی

"کیفیت چاپ عالی بود، خیلی راضی‌ام"

⭐⭐⭐⭐⭐

Questions & Answers

Ask questions about this book or help others by answering

Please وارد شوید to ask a question

No questions yet. Be the first to ask!