Learning AutoML: Automating ML Pipelines with AutoGluon, Leading Frameworks, and Real-World Integration / Изучаем AutoML: Автоматизация конвейеров ML с помощью AutoGluon, ведущих фреймворков и реальной интеграции.
Год издания: 2026
Автор: Tomak Kerem / Томак Керем
Язык: Английский
Формат: PDF/EPUB
Издательский макет
Интерактивное оглавление
Количество страниц: 593
Описание: Learning AutoML is your practical guide to applying automated machine learning in real-world environments. Whether you're a data scientist, ML engineer, or AI researcher, this book helps you move beyond experimentation to build and deploy high-performing models with less manual tuning and more automation. Using AutoGluon as a primary toolkit, you'll learn how to build, evaluate, and deploy AutoML models that reduce complexity and accelerate innovation.
Author Kerem Tomak shares insights on how to integrate models into end-to-end deployment workflows using popular tools like Kubeflow, MLflow, and Airflow, while exploring cross-platform approaches with Vertex AI, SageMaker Autopilot, Azure AutoML, Auto-sklearn, and H2O.ai. Real-world case studies highlight applications across finance, healthcare, and retail, while chapters on ethics, governance, and agentic AI help future-proof your knowledge.
Build AutoML pipelines for tabular, text, image, and time series data
Deploy models with fast, scalable workflows using MLOps best practices
Compare and navigate today's leading AutoML platforms
Interpret model results and make informed decisions with explainability tools
Explore how AutoML leads into next-gen agentic AI systems
Изучаем AutoML - это ваше практическое руководство по применению автоматизированного машинного обучения в реальных условиях. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по обработке данных, инженером по ML или исследователем искусственного интеллекта, эта книга поможет вам перейти от экспериментов к созданию и развертыванию высокопроизводительных моделей с меньшими затратами на ручную настройку и большей автоматизацией. Используя AutoGluon в качестве основного инструментария, вы узнаете, как создавать, оценивать и внедрять модели AutoML, которые снижают сложность и ускоряют внедрение инноваций.
Автор Керем Томак делится идеями о том, как интегрировать модели в рабочие процессы сквозного развертывания с использованием таких популярных инструментов, как Kubeflow, MLflow и Airflow, а также изучает кроссплатформенные подходы с использованием Vertex AI, SageMaker Autopilot, Azure AutoML, Auto-sklearn и H2O.ai . Практические примеры из жизни помогут вам найти применение в сфере финансов, здравоохранения и розничной торговли, а главы, посвященные этике, управлению и агентному ИИ, помогут расширить ваши знания в будущем.
Создавайте автоматизированные конвейеры для работы с табличными, текстовыми, графическими данными и временными рядами
Развертывайте модели с быстрыми, масштабируемыми рабочими процессами, используя лучшие практики MLOps
Сравните ведущие современные платформы AutoML и ориентируйтесь в них
Интерпретируйте результаты моделирования и принимайте обоснованные решения с помощью инструментов для обеспечения наглядности
Узнайте, как AutoML способствует созданию агентных систем искусственного интеллекта следующего поколения
dumpz.ws
Год издания: 2026
Автор: Tomak Kerem / Томак Керем
Язык: Английский
Формат: PDF/EPUB
Издательский макет
Интерактивное оглавление
Количество страниц: 593
Описание: Learning AutoML is your practical guide to applying automated machine learning in real-world environments. Whether you're a data scientist, ML engineer, or AI researcher, this book helps you move beyond experimentation to build and deploy high-performing models with less manual tuning and more automation. Using AutoGluon as a primary toolkit, you'll learn how to build, evaluate, and deploy AutoML models that reduce complexity and accelerate innovation.
Author Kerem Tomak shares insights on how to integrate models into end-to-end deployment workflows using popular tools like Kubeflow, MLflow, and Airflow, while exploring cross-platform approaches with Vertex AI, SageMaker Autopilot, Azure AutoML, Auto-sklearn, and H2O.ai. Real-world case studies highlight applications across finance, healthcare, and retail, while chapters on ethics, governance, and agentic AI help future-proof your knowledge.
Build AutoML pipelines for tabular, text, image, and time series data
Deploy models with fast, scalable workflows using MLOps best practices
Compare and navigate today's leading AutoML platforms
Interpret model results and make informed decisions with explainability tools
Explore how AutoML leads into next-gen agentic AI systems
Изучаем AutoML - это ваше практическое руководство по применению автоматизированного машинного обучения в реальных условиях. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по обработке данных, инженером по ML или исследователем искусственного интеллекта, эта книга поможет вам перейти от экспериментов к созданию и развертыванию высокопроизводительных моделей с меньшими затратами на ручную настройку и большей автоматизацией. Используя AutoGluon в качестве основного инструментария, вы узнаете, как создавать, оценивать и внедрять модели AutoML, которые снижают сложность и ускоряют внедрение инноваций.
Автор Керем Томак делится идеями о том, как интегрировать модели в рабочие процессы сквозного развертывания с использованием таких популярных инструментов, как Kubeflow, MLflow и Airflow, а также изучает кроссплатформенные подходы с использованием Vertex AI, SageMaker Autopilot, Azure AutoML, Auto-sklearn и H2O.ai . Практические примеры из жизни помогут вам найти применение в сфере финансов, здравоохранения и розничной торговли, а главы, посвященные этике, управлению и агентному ИИ, помогут расширить ваши знания в будущем.
Создавайте автоматизированные конвейеры для работы с табличными, текстовыми, графическими данными и временными рядами
Развертывайте модели с быстрыми, масштабируемыми рабочими процессами, используя лучшие практики MLOps
Сравните ведущие современные платформы AutoML и ориентируйтесь в них
Интерпретируйте результаты моделирования и принимайте обоснованные решения с помощью инструментов для обеспечения наглядности
Узнайте, как AutoML способствует созданию агентных систем искусственного интеллекта следующего поколения
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Premium, Местный, Свои
