П. Браздил - Ме­та­обуче­ние Применение­ в ­AutoML­­ и­ науке­ о­ данных

Павел Браздил, Ян ван Рейн,
Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен

Ме­та­обуче­ние

Pavel Brazdil, Jan N. van Rijn,
Carlos Soares, Joaquin Vanschoren

Metalearning
Applications to Automated ­
Machine Learning and Data Mining
Second Edition

Павел Браздил, Ян ван Рейн,
Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен

Ме­та­обуче­ние
Применение в AutoML ­
и науке о данных

Москва, 2023

УДК 004.021
ББК 32.372
Б87

Б87

Браздил П., ван Рейн Я., Соарес К., Ваншорен Х.
Ме­та­обуче­ние / пер. с англ. В. С. Яценкова. – М.: ДМК Пресс, 2023. – 430 с.:
ил.
ISBN 978-5-93700-200-6
Эта книга предлагает всестороннее подробное введение практически во все
аспекты метаобучения и автоматизированного машинного обучения (AutoML),
включая основные концепции и архитектуру, методы оценки, наборы данных,
оптимизацию гиперпараметров, ансамбли и рабочие процессы. Рассматриваются
способы применения этих знаний для выбора, комбинирования, адаптации и настройки как алгоритмов, так и моделей, чтобы быстрее и лучше решать задачи
интеллектуального анализа данных и науки о данных.
Книга будет полезна исследователям и аспирантам в области машинного
обуче­ния, интеллектуального анализа данных, науки о данных и искусственного
интеллекта.

УДК 004.021
ББК 32.372

This book is licensed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International
License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits use, sharing, adaptation,
distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit
to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license and
indicate if changes were made.
Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения
владельцев авторских прав.

ISBN 978-3-030-67023-8 (англ.)
ISBN 978-5-93700-200-6 (рус.)

© Pavel Brazdil, Jan N. van Rijn, Carlos
Soares, Joaquin Vanschoren, 2022.
This book is an open access publication.
© Перевод, оформление, издание,
ДМК Пресс, 2023

Моей спутнице жизни Фатиме,
а также Оливеру и Якубу.
Павел
Нико и Леунтье ван Рейн за то,
что научили меня тому, что важно в жизни.
Ян
Моим родителям, а также Мануэле,
Кике, Манель и Артуру.
Карлос
Аде, Элиасу, Кобе и Вирле за то,
что напомнили мне, как прекрасен мир.
Хоакин

Содержание

От издательства. ...................................................................................................21
Предисловие...........................................................................................................22
Часть I. ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И АРХИТЕКТ УРА ................26
Глава 1. Введение.................................................................................................27
1.1. Структура книги...................................................................................................27
1.2. Основные концепции и архитектура (часть I). ...............................................28
1.2.1. Основные понятия. ......................................................................................28
Роль машинного обучения................................................................................28
Роль метаобучения.............................................................................................29
Определение метаобучения.............................................................................29
Метаобучение или автоматизированное машинное обучение?. ...............30
Происхождение термина «метаобучение».....................................................30
1.2.2. Основные типы задач..................................................................................31
1.2.3. Базовая архитектура систем метаобучения и AutoML. ..........................32
1.2.4. Выбор алгоритма с использованием метаданных из предыдущих
задач (главы 2,5). ....................................................................................................34
1.2.5. Оценка и сравнение различных систем (глава 3)....................................34
1.2.6. Роль характеристик/метапризнаков набора данных (глава 4)..............35
1.2.7. Различные типы моделей метауровня (глава 5). .....................................36
1.2.8. Оптимизация гиперпараметров (глава 6). ...............................................37
1.2.9. Автоматические методы формирования конвейера (глава 7). .............37
1.3. Передовые технологии и методы (часть II)......................................................38
1.3.1. Настройка пространств конфигураций и экспериментов (глава 8). ....38
1.3.2. Автоматические методы для ансамблей и потоков ...............................39
Объединение базовых учеников в ансамбли (глава 9).................................39
Метаобучение ансамблевыми методами (глава 10)......................................39
Рекомендации по выбору алгоритма для потоковых данных (глава 11)....39
1.3.3. Перенос метамоделей между задачами (глава 12)..................................40
1.3.4. Метаобучение глубоких нейронных сетей (глава 13). ............................41

Содержание  7

1.3.5. Автоматизация обработки данных и проектирование сложных
систем.......................................................................................................................42
Автоматизация науки о данных --">