Слив Книги "Байесовская оптимизация в действии" [oreilly]

[Дон Корлеоне]

[oreilly] Байесовская оптимизация в действии

​

В Video Editions рассказчик читает книгу, в то время как содержание, рисунки, списки кодов, диаграммы и текст появляются на экране. Как аудиокнига, которую можно смотреть и в виде видео.
Байесовская оптимизация помогает быстро и точно определить наилучшую конфигурацию для ваших моделей машинного обучения. Примените передовые методы на практике с помощью этого практического руководства.

В курсе «Байесовская оптимизация в действии» вы узнаете, как:

Обучайте гауссовские процессы как на разреженных, так и на больших наборах данных
Объедините гауссовские процессы с глубокими нейронными сетями, чтобы сделать их гибкими и выразительными.
Найдите наиболее успешные стратегии настройки гиперпараметров
Навигация по пространству поиска и определение высокоэффективных регионов
Примените байесовскую оптимизацию к многоцелевой оптимизации с ограничениями по затратам и оптимизации предпочтений.
Реализуйте байесовскую оптимизацию с помощью PyTorch, GPyTorch и BoTorch.
Байесовская оптимизация в действии показывает, как оптимизировать настройку гиперпараметров, A/B-тестирование и другие аспекты процесса машинного обучения, применяя передовые байесовские методы. Используя понятный язык, иллюстрации и конкретные примеры, эта книга доказывает, что байесовская оптимизация не должна быть сложной! Вы получите углубленное представление о том, как работает байесовская оптимизация, и узнаете, как реализовать ее с помощью передовых библиотек Python. Простые в повторном использовании примеры кода, приведенные в книге, позволят вам сразу же приступить к делу, подключив их прямо к вашим собственным проектам.

О технологии
В машинном обучении оптимизация заключается в достижении наилучших прогнозов — кратчайших маршрутов доставки, идеальных цен, наиболее точных рекомендаций — за наименьшее количество шагов. Байесовская оптимизация использует математику вероятности для эффективной настройки функций, алгоритмов и гиперпараметров машинного обучения, когда традиционные методы слишком медленны или дороги.

Материал на английском языке

Подробнее:

Скачать курс:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.