
BOOKS - PROGRAMMING - Applied Machine Learning Using mlr3 in R

Applied Machine Learning Using mlr3 in R
Author: Bernd Bischl, Raphael Sonabend, Lars Kotthoff
Year: 2024
Pages: 356
Format: PDF
File size: 37.0 MB
Language: ENG

Year: 2024
Pages: 356
Format: PDF
File size: 37.0 MB
Language: ENG

development. Book Plot Summary: Applied Machine Learning Using mlr3 in R Author: Bernd Bischl, Raphael Sonabend, Lars Kotthoff CRC Press 2024 356 The book "Applied Machine Learning Using mlr3 in R" provides an in-depth understanding of the process of technology evolution, highlighting the significance of developing a personal paradigm for perceiving the technological advancements in modern knowledge. This paradigm shift is crucial for the survival of humanity and the unification of warring states. The author presents a comprehensive overview of flexible and robust Machine Learning methods using the mlr3 ecosystem in R, enabling readers to implement these techniques in their respective fields. The book covers various key topics such as building and evaluating predictive models, hyperparameter tuning, and extending the mlr3 ecosystem with custom learners and pipeline components. It caters to researchers, practitioners, and graduate students who use Machine Learning or are interested in exploring its potential. The text is written in a simplified and accessible format, making it easy for readers to understand and analyze the complex concepts in Machine Learning. The book is divided into chapters, each focusing on a specific aspect of Machine Learning, starting with basic tasks such as building and evaluating a predictive model.
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開発。ブックプロットの概要:R著者でmlr3を使用した応用機械学習: Bernd Bischl、 Raphael Sonabend、 Lars Kottoff CRCプレス発行日: [発行日]356 「mlr3 in Rを用いた応用機械学習」は、技術進化の過程を深く理解し、現代の知識における技術の進歩を認識するための個人的パラダイムを開発することの重要性を強調している。このパラダイムシフトは、人類の存続と戦争状態の統一にとって極めて重要です。著者は、Rのmlr3エコシステムを使用した柔軟で堅牢な機械学習方法の包括的な概要を提供し、読者はそれぞれの分野でこれらの方法を実装することができます。この本では、予測モデルの構築と評価、ハイパーパラメータのチューニング、カスタム学習者やパイプラインのコンポーネントを使用したmlr3エコシステムの拡張など、さまざまな重要なトピックを取り上げています。機械学習を使用しているか、その可能性を探求することに興味がある研究者、実践者、大学院生にサービスを提供しています。テキストは簡略化されたアクセス可能な形式で書かれており、読者は複雑な機械学習の概念を簡単に理解し分析することができます。この本は章に分かれており、それぞれ機械学習の特定の側面に焦点を当て、予測モデルの構築と評価などの基本的なタスクから始まります。
