Bayesian Optimization in Action (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Manning Publications, New York, 2023
- Rilegato
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Hardcover. Apply advanced techniques for optimising machine learning processes For machine learning practitioners confident in maths and statistics. Bayesian Optimization in Action shows you how to optimise hyperparameter tuning, A/B testing, and other aspects of the machine learning process, by applying cutting-edge Bayesian techniques. Using clear language, Bayesian Optimization helps pinpoint the best configuration for your machine-learning models with speed and accuracy. With a range of illustrations, and concrete examples, this book proves that Bayesian Optimisation doesn't have to be difficult! Key features include: Train Gaussian processes on both sparse and large data setsCombine Gaussian processes with deep neural networks to make them flexible and expressiveFind the most successful strategies for hyperparameter tuningNavigate a search space and identify high-performing regionsApply Bayesian Optimisation to practical use cases such as cost-constrained, multi-objective, and preference optimisationUse PyTorch, GPyTorch, and BoTorch to implement Bayesian optimisation You will get in-depth insights into how Bayesian optimisation works and learn how to implement it with cutting-edge Python libraries. The book's easy-to-reuse code samples will let you hit the ground running by plugging them straight into your own projects! About the technology Experimenting in science and engineering can be costly and time-consuming, especially without a reliable way to narrow down your choices. Bayesian Optimisation helps you identify optimal configurations to pursue in a search space. It uses a Gaussian process and machine learning techniques to model an objective function and quantify the uncertainty of predictions. Whether you're tuning machine learning models, recommending products to customers, or engaging in research, Bayesian Optimisation can help you make better decisions faster. Bayesian Optimization in Action teaches you how to build Bayesian Optimisation systems from the ground up. This book transforms state-of-the-art research into usable techniques you can easily put into practice. With a range of illustrations, and concrete examples, this book proves that Bayesian Optimisation doesn't have to be difficult! Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781633439078
- Titolo
- Bayesian Optimization in Action (Hardcover)
- Autore
- Quan Nguyen
- Editore
- Manning Publications, New York
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1633439070
- ISBN 13
- 9781633439078
In Bayesian Optimization in Action you will learn how to:
- Train Gaussian processes on both sparse and large data sets
- Combine Gaussian processes with deep neural networks to make them flexible and expressive
- Find the most successful strategies for hyperparameter tuning
- Navigate a search space and identify high-performing regions
- Apply Bayesian optimization to cost-constrained, multi-objective, and preference optimization
- Implement Bayesian optimization with PyTorch, GPyTorch, and BoTorch
Bayesian Optimization in Action shows you how to optimize hyperparameter tuning, A/B testing, and other aspects of the machine learning process by applying cutting-edge Bayesian techniques. Using clear language, illustrations, and concrete examples, this book proves that Bayesian optimization doesn’t have to be difficult! You’ll get in-depth insights into how Bayesian optimization works and learn how to implement it with cutting-edge Python libraries. The book’s easy-to-reuse code samples let you hit the ground running by plugging them straight into your own projects.
Forewords by Luis Serrano and David Sweet.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the technology
In machine learning, optimization is about achieving the best predictions—shortest delivery routes, perfect price points, most accurate recommendations—in the fewest number of steps. Bayesian optimization uses the mathematics of probability to fine-tune ML functions, algorithms, and hyperparameters efficiently when traditional methods are too slow or expensive.
About the book
Bayesian Optimization in Action teaches you how to create efficient machine learning processes using a Bayesian approach. In it, you’ll explore practical techniques for training large datasets, hyperparameter tuning, and navigating complex search spaces. This interesting book includes engaging illustrations and fun examples like perfecting coffee sweetness, predicting weather, and even debunking psychic claims. You’ll learn how to navigate multi-objective scenarios, account for decision costs, and tackle pairwise comparisons.
What's inside
- Gaussian processes for sparse and large datasets
- Strategies for hyperparameter tuning
- Identify high-performing regions
- Examples in PyTorch, GPyTorch, and BoTorch
About the reader
For machine learning practitioners who are confident in math and statistics.
About the author
Quan Nguyen is a research assistant at Washington University in St. Louis. He writes for the Python Software Foundation and has authored several books on Python programming.
Table of Contents
1 Introduction to Bayesian optimization
PART 1 MODELING WITH GAUSSIAN PROCESSES
2 Gaussian processes as distributions over functions
3 Customizing a Gaussian process with the mean and covariance functions
PART 2 MAKING DECISIONS WITH BAYESIAN OPTIMIZATION
4 Refining the best result with improvement-based policies
5 Exploring the search space with bandit-style policies
6 Leveraging information theory with entropy-based policies
PART 3 EXTENDING BAYESIAN OPTIMIZATION TO SPECIALIZED SETTINGS
7 Maximizing throughput with batch optimization
8 Satisfying extra constraints with constrained optimization
9 Balancing utility and cost with multifidelity optimization
10 Learning from pairwise comparisons with preference optimization
11 Optimizing multiple objectives at the same time
PART 4 SPECIAL GAUSSIAN PROCESS MODELS
12 Scaling Gaussian processes to large datasets
13 Combining Gaussian processes with neural networks
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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