自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)：方法、系統(tǒng)與挑戰(zhàn)

　　本書(shū)全面介紹自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)，主要包含自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、實(shí)際可用的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)及目前所面臨的挑戰(zhàn)。在自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，本書(shū)涵蓋超參優(yōu)化、元學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索三個(gè)部分，每一部分都包括詳細(xì)的內(nèi)容介紹、原理解讀、具體運(yùn)用方法和存在的問(wèn)題等。此外，本書(shū)還具體介紹了現(xiàn)有的各種可用的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等，并且本書(shū)最后一章詳細(xì)介紹了具有代表性的AutoML挑戰(zhàn)賽及挑戰(zhàn)賽結(jié)果背后所蘊(yùn)含的理念，有助于從業(yè)者設(shè)計(jì)出自己的AutoML系統(tǒng)。本書(shū)是國(guó)際上第一本介紹自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的圖書(shū)，內(nèi)容全面且翔實(shí)，尤為重要的是涵蓋了最新的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)展和難點(diǎn)。對(duì)于初步研究者，本書(shū)可以作為其研究自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的背景知識(shí)和起點(diǎn)；對(duì)于工業(yè)界從業(yè)人員，本書(shū)全面介紹了自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其實(shí)際應(yīng)用要點(diǎn)；對(duì)于已經(jīng)從事自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究者，本書(shū)可以提供一個(gè)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)最新研究成果和進(jìn)展的概覽?？傮w來(lái)說(shuō)，本書(shū)受眾較為廣泛，既可以作為入門(mén)書(shū)，也可以作為專(zhuān)業(yè)人士的參考書(shū)。

　　弗蘭克·哈特（Frank Hutter），德國(guó)弗萊堡大學(xué)教授，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人。主要研究統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用，獲得第一屆（2015/2016）、第二屆（2018/2019）自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)比賽的世界冠軍。拉斯·科特霍夫（Lars Kotthoff），美國(guó)懷俄明大學(xué)助理教授。主要研究深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)，致力于構(gòu)建領(lǐng)先且健壯的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，領(lǐng)導(dǎo)Auto-WEKA項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)和維護(hù)。華金·萬(wàn)赫仁（Joaquin Vanschoren） ，荷蘭埃因霍溫理工大學(xué)助理教授。主要研究機(jī)器學(xué)習(xí)的逐步自動(dòng)化，創(chuàng)建了共享數(shù)據(jù)開(kāi)源平臺(tái)OpenML.org，并獲得微軟Azure研究獎(jiǎng)和亞馬遜研究獎(jiǎng)。