Descripción
Este libro cubre la teoría esencial y la implementación de técnicas populares de optimización bayesiana de una manera intuitiva y bien ilustrada. Las técnicas cubiertas en este libro le permitirán ajustar mejor los hiperparámetros de sus modelos de aprendizaje automático y aprender enfoques eficientes en el muestreo para la optimización global.
El libro comienza presentando diferentes técnicas de optimización bayesiana (BO), cubriendo tanto herramientas de uso común como temas avanzados. Sigue un método de "desarrollo desde cero" utilizando Python y, gradualmente, se basa en bibliotecas más avanzadas como BoTorch, un proyecto de código abierto introducido recientemente por Facebook. A lo largo del camino, verá implementaciones prácticas de esta importante disciplina junto con una cobertura exhaustiva y explicaciones sencillas de teorías esenciales. Este libro tiene como objetivo cerrar la brecha entre investigadores y profesionales, proporcionando a ambos una guía de referencia completa, fácil de digerir y útil.Después de completar este libro, tendrá un conocimiento sólido de las técnicas de optimización bayesiana, que podrá poner en práctica en sus propios modelos de aprendizaje automático.
Lo que aprenderá
- Aplicar la optimización bayesiana para construir mejores modelos de aprendizaje automático
- Comprender e investigar técnicas de optimización bayesiana existentes y nuevas
- Aprovechar bibliotecas de alto rendimiento como BoTorch, que le ofrecen la capacidad de profundizar y editar el funcionamiento interno
- Profundizar en el funcionamiento interno de los algoritmos de optimización comunes utilizados para guiar el proceso de búsqueda en la optimización bayesiana
A quién va dirigido este libroProfesionales de nivel principiante a intermedio en aprendizaje automático, análisis u otros roles relevantes en ciencia de datos.
Autor: Peng Liu
Editorial: Apress
Publicado: 24/03/2023
Páginas: 234
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0,98 libras
Tamaño: 10,00 alto x 7,00 ancho x 0,53 profundidad
ISBN13: 9781484290620
ISBN10: 1484290623
Categorías BISAC:
- Computadoras | Inteligencia Artificial | General
- Computadoras | Lenguajes | Python
Acerca del autor
Peng Liu es profesor asistente de finanzas cuantitativas (práctica) en la Singapore Management University e investigador adjunto en la National University of Singapore. Tiene un doctorado en estadística de la National University of Singapore y diez años de experiencia laboral como científico de datos en los sectores bancario, tecnológico y hotelero.