Bayesian Optimization in Action
Nguyen, Quan; Serrano, Luis (FRW); Sweet, David (FRW)
Lingua: inglese
Editore: Manning, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
Condizione: Nuovo
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- Titolo
- Bayesian Optimization in Action
- Autore
- Nguyen, Quan; Serrano, Luis (FRW); Sweet, David (FRW)
- Editore
- Manning
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- 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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Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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