April 2026
Intermediate
586 pages
9h 14m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
Learning AutoMLは、実世界環境で自動化されたマシン学習を適用するための実践的なガイドである。データサイエンティストであれ、MLエンジニアであれ、AI研究者であれ、本書を読めば、実験にとどまらず、手動チューニングを減らし、より自動化された高性能モデルの構築とデプロイを行うことができる。AutoGluonを主要なツールキットとして使用し、複雑さを軽減しイノベーションを加速するAutoMLモデルの構築、評価、デプロイの方法を学ぶことができる。
著者のKerem Tomakは、Vertex AI、SageMaker Autopilot、Azure AutoML、Auto-sklearn、H2O.aiを使ったクロスプラットフォームアプローチを探りつつ、Kubeflow、MLflow、Airflowのような人気ツールを使ったエンドツーエンドのデプロイメントワークフローにモデルを統合する方法についての洞察を共有する。実世界のケーススタディでは、経理、ヘルスケア、小売業などのアプリケーションを取り上げ、倫理、ガバナンス、AIエージェントに関する章では、知識を将来にわたって活用できるようにする。
- 表、テキスト、画像、時系列データのAutoMLパイプラインを構築する
- MLOpsのベストプラクティスを使用して、高速で拡張性のあるワークフローでモデルをデプロイする
- 今日の主要なAutoMLプラットフォームを比較し、ナビゲートする
- モデルの結果を解釈し、説明可能なツールで十分な情報に基づいた意思決定を行う
- AutoMLが次世代のAIエージェントにどのようにつながるかを探る
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