现货台版 AutoML 自动化机器学习 用 AutoKeras 超轻松打造高效能 AI 模型 Luis Sobrecueva 电脑资讯人工智能 旗标 原版书 包邮 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子版 mobi 在线

有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？

任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 降低了 「AI 落地」的門檻。

AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。

而什麼是 AutoKeras？這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。

就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。

從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了 AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。

本書特色

免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界

什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理

只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用

無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構

提供了使用真實資料集的豐富實作範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全

運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型

利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享

附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學，包括如何安裝 CUDA GPU 支援

加值贈送：運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料！

Chapter 1 AutoML 入門

Chapter 2 開始使用 AutoKeras ──*一個自動化 DL 範例

Chapter 3 了解 AutoKeras 對於自動化 DL 流程的資料預處理

Chapter 4 運用 AutoKeras 進行圖像的分類與迴歸

Chapter 5 運用 AutoKeras 進行文本、情感、主題的分類與迴歸

Chapter 6 運用 AutoKeras 進行結構化資料的分類與迴歸

Chapter 7 運用 AutoKeras 進行時間序列預測

Chapter 8 自訂 AutoModel 複合模型並處理多重任務

Chapter 9 AutoKeras 模型的匯出與訓練過程視覺化

Bonus (電子書) 運用輕量級 AutoML 套件 Flaml 於結構化資料預測任務

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