【新智元导读】's关于自动机器学习的新书《AutoML：方法，系统，挑战》近日正式出版，全书可免费下载！本书详细讲解了AutoML系统背后的基础知识，深入描述了当前的AutoML系统。 　　

　　近日，由弗兰克赫特、拉尔斯科特霍夫和华金范肖伦撰写的新书《AutoML：方法，系统，挑战》(自动化机器学习3360方法、系统、挑战)正式出版！此外，作者免费开放完整书籍下载. 　　

　　下载地址(或点击阅读原文)： 　　

　　https://www.automl.org/wp-content/uploads/2019/05/AutoML_Book.pdf 　　

　　本书详细讲解了AutoML系统背后的基础知识，深入描述了目前可用的AutoML系统，包括Auto-WEKA、Hyperopt-Sklearn、Auto-sklearn、Auto-Net等。最后，分析了迄今为止所有的AutoML挑战。 　　

　　这本书的纸质版也已经由施普林格出版。 　　

　　以下是三位作者的简介： 　　

　　Frank Hutter:弗莱堡大学计算机科学系教授，机器学习实验室主任；主要从事人工智能、机器学习和自动算法设计的研究。 　　

　　Lars Kotthoff:怀俄明大学计算机科学系助理教授。他对建模和解决挑战性问题的创新方法感兴趣，并致力于将这些方法应用到现实世界中。 　　

　　Joaquin Vanschoren:荷兰埃因霍温理工大学机器学习助理教授。他的研究重点是机器学习的自动化，他致力于建立一个人工智能系统来学习如何学习。 　　

　　全书目录如下： 　　

　　第1部分：AutoML方法 　　

　　本节概述了AutoML系统背后的通用基础技术。 　　

　　第一章：超参数优化。 　　

　　第二章：元学习。 　　

　　第三章：神经结构搜索。 　　

　　第2部分： AutoML 系统 　　

　　本节深入描述了广泛可用的自动化系统，这些系统可用于开箱即用的有效机器学习。 　　

　　第4章：自动WEKA 　　

　　第5章：Hyperopt-Sklearn 　　

　　第6章：Auto-sklearn:高效和健壮的自动机器学习 　　

　　第七章：自动网络：走向参数自动调整的神经网络 　　

　　第八章：TPOT:自动化机器学习的工具 　　

　　第9章：自动统计员 　　

　　第3部分： AutoML 挑战赛 　　

　　本节将深入分析AutoML到目前为止所面临的挑战。 　　

　　第十章：2015-2018年汽车挑战赛系列分析 　　

　　下载地址： 　　

　　https://www.automl.org/book/