O'Reilly Media Учебное пособие по Learning AutoML: Автоматизация ML-пайплайнов с AutoGluon и интеграция в реальных условиях

Учебник Learning AutoML является практическим руководством по применению автоматизированного машинного обучения в реальных условиях.

Книга предназначена для специалистов в области данных, ML-инженеров и исследователей AI. Она поможет вам перейти от экспериментов к созданию и развертыванию высокопроизводительных моделей с меньшей ручной настройкой и большей автоматизацией.

Используя AutoGluon в качестве основного инструмента, вы научитесь создавать, оценивать и развёртывать модели AutoML, которые упрощают процесс и ускоряют инновации.

Автор Керем Томат делится своими знаниями о том, как интегрировать модели в сквозные рабочие процессы развертывания с помощью популярных инструментов, таких как Kubeflow, MLflow и Airflow.

Вы также изучите кросс-платформенные подходы с Vertex AI, SageMaker Autopilot, Azure AutoML, Auto-sklearn и H2O.ai.

Реальные примеры из финансов, здравоохранения и розничной торговли подчеркивают применение моделей, а главы о этике, управлении и агентном AI помогут вам подготовиться к будущим вызовам.

• Создавайте AutoML пайплайны для табличных, текстовых, графических и временных данных
• Развёртывание моделей с быстрыми и масштабируемыми рабочими процессами, используя лучшие практики MLOps
• Сравнивайте и ориентируйтесь в современных платформах AutoML
• Интерпретируйте результаты модели и принимайте обоснованные решения с помощью инструментов объяснимости
• Исследуйте переход к следующему поколению систем агентного AI