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機器學習和優化技術正在徹底改變我們的世界。就實際影響而言，其他類型的信息技術近年來發展得沒有那么快。這本書的目的是介紹優化和機器學習領域的一些創新技術，并演示如何在工程領域應用它們。

優化和機器學習展示了依賴于機器學習和優化的算法的選擇、配置和工程方面的現代進展。本書的第一部分致力于優化發揮主要作用的應用程序，第二部分描述和實現了幾個主要基于機器學習技術的應用程序。在這些章節中討論的方法與它們的競爭對手進行了比較，并說明了它們在其選擇的應用領域中的有效性。

第1部分 優化

1. 帶載荷約束的車輛路徑問題:變量和求解方法綜述
2. 霧云計算中基于qos的物聯網工作流調度的mas感知方法。
3. 基于種群的元啟發式算法求解特征選擇問題。
4. 采用混合反應貪婪隨機自適應搜索算法求解混合模型裝配線平衡問題。

第2部分 機器學習

5. 基于堆疊集成機器學習模型的交互式注意力網絡推薦。
6. 機器學習和深度學習模型與高級詞嵌入的比較:以內部審計報告為例。
7. 基于多智能體系統和模糊邏輯的移動機器人自主導航混合方法。
8. 基于神經網絡的入侵檢測。

自動化機器學習(AutoML)的目標是讓每個人都能使用機器學習(ML)，包括醫生、土木工程師、材料科學家、小企業主，以及統計學家和計算機科學家。這一長期愿景與微軟office的愿景非常相似——讓普通用戶能夠輕松地創建文檔和準備報告——以及智能手機中的攝像頭，方便隨時隨地拍攝照片。盡管ML社區為實現這一目標付出了大量的研發努力，但通過與領域專家和數據科學家的合作，我們認為人們對揭示AutoML背后的魔力有著很高的需求，包括基本概念、算法和工具。

《自動機器學習實戰（Automated Machine Learning in Action）》揭示了如何自動化設計和調整機器學習系統的繁瑣元素。它是用簡單易懂的方式編寫的，并且充滿了將AutoML技術應用到管道的每個階段的實踐示例。AutoML甚至可以由機器學習新手來實現!如果你是ML的新手，你會欣賞這本書如何讓你了解機器學習的基礎知識。有經驗的實踐者會喜歡學習AutoKeras和KerasTuner這樣的自動化工具如何創建管道，自動為您的任務選擇最佳方法，或者使用用戶定義的超參數調優任何定制的搜索空間，這消除了手動調優的負擔。

在Automated Machine Learning In Action中，您將學習如何:

• 通過自動調整超參數來改進機器學習模型
• 選擇用于創建和改進管道的最佳組件
• 使用AutoML工具包，如AutoKeras和KerasTuner
• 設計和實現搜索算法，為您的ML任務找到最佳組件
• 使用數據并行、模型預訓練和其他技術加速AutoML過程

圖書簡介

本書的主題元學習，作為機器學習研究中增長最快的領域之一，研究了通過調整機器學習和數據挖掘過程來獲得有效模型和解決方案的方法。這種適應能力通常利用來自過去其他任務的經驗信息，并且適應過程可能涉及機器學習方法。作為與元學習相關的領域和當前的熱門話題，自動化機器學習（AutoML）關注的是機器學習過程的自動化。元學習和AutoML可以幫助AI學習控制不同學習方法的應用并更快地獲取新的解決方案，而無需用戶進行不必要的干預。

本書全面而透徹地介紹了元學習和 AutoML的幾乎所有方面，涵蓋了基本概念和架構、評估、數據集、超參數優化、集成和工作流，以及如何使用這些知識來選擇、組合、調整和配置算法和模型，以更快更好地解決數據挖掘和數據科學問題。因此，它可以幫助開發人員開發可以通過經驗改進自己的系統。

本書是2009年第一版的重大更新，共18章，內容幾乎是上一版的兩倍。這使作者能夠更深入地涵蓋最相關的主題，并結合各自領域最近研究的概述。這本書適用于對機器學習、數據挖掘、數據科學和人工智能領域感興趣的研究人員和研究生。

章節瀏覽

許多統計和機器學習的方法正在被定義。這些方法用于從系統的感知數據創建模型，幫助科學家生成或改進當前的模型。機器學習在科學領域得到了廣泛的研究，特別是在生物信息學、經濟學、社會科學、生態學和氣候科學等領域，但從數據中學習需要在復雜的情況下進行更多的研究。要為機器學習算法提供有意義的知識，就必須采用能夠捕獲結構和過程屬性的高級知識表示方法。它對理解困難的科學問題有重大影響。

這本《知識表示和機器學習的預測和分析》展示了各種知識表示和機器學習方法和體系結構，將在研究領域活躍。這些方法被回顧與現實生活的例子，從廣泛的研究主題。本書的網站提供了許多在機器學習知識表示中實現的技術和算法的理解。

特點:

檢查所需知識表示的表示充分性 掌握知識表示的推理充分性，以便從原始信息中產生新的知識 運用自動方法獲取新知識，提高推理和獲取效率 使用最新的技術，涵蓋知識表示和機器學習方面的主要挑戰、關注和突破 描述知識表示的思想和相關技術，以及它們的應用，以幫助人類變得更好、更智能 這本書作為研究人員和實踐者誰是在信息技術和計算機科學領域的知識表示和機器學習的基本和先進的概念的研究人員和實踐者的參考書。如今，開發自適應的、文件的、可擴展的和可靠的應用，以及為日常問題設計解決方案已經變得非常重要。這本書將有助于行業人士，也將幫助初學者和高級用戶學習最新的東西，其中包括基本和先進的概念。

隨著推薦任務的日益多樣化和推薦模型的日益復雜，開發出一套能夠很好地適應新的推薦任務的推薦系統變得越來越具有挑戰性。在本教程中，我們將重點討論自動機器學習(AutoML)技術如何有益于推薦系統的設計和使用。具體地說，我們將從一個完整的范圍開始描述什么是可以自動推薦系統。然后，我們將在此范圍內對特征工程、超參數優化/神經結構搜索和算法選擇三個重要的主題進行詳細闡述。將介紹、總結和討論這些主題下的核心問題和最近的工作。

題目： An Overview of Privacy in Machine Learning

序言： 在過去幾年中，谷歌、微軟和亞馬遜等供應商已經開始為客戶提供軟件接口，使他們能夠輕松地將機器學習任務嵌入到他們的應用程序中。總的來說，機構現在可以使用機器學習作為服務(MLaaS)引擎來外包復雜的任務，例如訓練分類器、執行預測、聚類等等。他們還可以讓其他人根據他們的數據查詢模型。當然，這種方法也可以在其他情況下使用(并且經常提倡使用)，包括政府協作、公民科學項目和企業對企業的伙伴關系。然而，如果惡意用戶能夠恢復用于訓練這些模型的數據，那么由此導致的信息泄漏將會產生嚴重的問題。同樣，如果模型的內部參數被認為是專有信息，那么對模型的訪問不應該允許對手了解這些參數。在本文中，我們對這一領域的隱私挑戰進行了回顧，系統回顧了相關的研究文獻，并探討了可能的對策。具體地說，我們提供了大量關于機器學習和隱私相關概念的背景信息。然后，我們討論了可能的對抗模型和設置，涵蓋了與隱私和/或敏感信息泄漏有關的廣泛攻擊，并回顧了最近試圖防御此類攻擊的結果。最后，我們總結出一系列需要更多工作的開放問題，包括需要更好的評估、更有針對性的防御，以及研究與政策和數據保護工作的關系。

本文綜述了元學習在圖像分類、自然語言處理和機器人技術等領域的應用。與深度學習不同，元學習使用較少的樣本數據集，并考慮進一步改進模型泛化以獲得更高的預測精度。我們將元學習模型歸納為三類: 黑箱適應模型、基于相似度的方法模型和元學習過程模型。最近的應用集中在將元學習與貝葉斯深度學習和強化學習相結合，以提供可行的集成問題解決方案。介紹了元學習方法的性能比較，并討論了今后的研究方向。

【導讀】元學習旨在學會學習，是當下研究熱點之一。最近來自愛丁堡大學的學者發布了關于元學習最新綜述論文《Meta-Learning in Neural Networks: A Survey》，值得關注，詳述了元學習體系，包括定義、方法、應用、挑戰，成為不可缺少的文獻。

近年來，元學習領域，或者說“學會學習的學習”，引起了人們極大的興趣。與傳統的人工智能方法(使用固定的學習算法從頭開始解決給定的任務)不同，元學習的目的是改進學習算法本身，考慮到多次學習的經驗。這個范例提供了一個機會來解決深度學習的許多傳統挑戰，包括數據和計算瓶頸，以及泛化的基本問題。在這項綜述中，我們描述了當代元學習的景觀。我們首先討論元學習的定義，并將其定位于相關領域，如遷移學習、多任務學習和超參數優化。然后，我們提出了一個新的分類法，對元學習方法的空間進行了更全面的細分。我們綜述了元學習的一些有前途的應用和成功案例，包括小樣本學習、強化學習和體系架構搜索。最后，我們討論了突出的挑戰和未來研究的有希望的領域。

//arxiv.org/abs/2004.05439

概述

現代機器學習模型通常是使用手工設計的固定學習算法，針對特定任務從零開始進行訓練。基于深度學習的方法在許多領域都取得了巨大的成功[1,2,3]。但是有明顯的局限性[4]。例如，成功主要是在可以收集或模擬大量數據的領域，以及在可以使用大量計算資源的領域。這排除了許多數據本質上是稀有或昂貴的[5]，或者計算資源不可用的應用程序[6,7]。

元學習提供了另一種范式，機器學習模型可以在多個學習階段獲得經驗——通常覆蓋相關任務的分布——并使用這些經驗來改進未來的學習性能。這種“學會學習”[8]可以帶來各種好處，如數據和計算效率，它更適合人類和動物的學習[9]，其中學習策略在一生和進化時間尺度上都得到改善[10,9,11]。機器學習在歷史上是建立在手工設計的特征上的模型，而特征的選擇往往是最終模型性能的決定因素[12,13,14]。深度學習實現了聯合特征和模型學習的承諾[15,16]，為許多任務提供了巨大的性能改進[1,3]。神經網絡中的元學習可以看作是集成聯合特征、模型和算法學習的下一步。神經網絡元學習有著悠久的歷史[17,18,8]。然而，它作為推動當代深度學習行業前沿的潛力，導致了最近研究的爆炸性增長。特別是，元學習有可能緩解當代深度學習[4]的許多主要批評，例如，通過提供更好的數據效率，利用先驗知識轉移，以及支持無監督和自主學習。成功的應用領域包括:小樣本圖像識別[19,20]、無監督學習[21]、數據高效[22,23]、自導向[24]強化學習(RL)、超參數優化[25]和神經結構搜索(NAS)[26, 27, 28]。

在文獻中可以找到許多關于元學習的不同觀點。特別是由于不同的社區對這個術語的使用略有不同，所以很難定義它。與我們[29]相關的觀點認為，元學習是管理“沒有免費午餐”定理[30]的工具，并通過搜索最適合給定問題或問題族的算法(歸納偏差)來改進泛化。然而，從廣義上來說，這個定義可以包括遷移、多任務、特征選擇和模型集成學習，這些在今天通常不被認為是元學習。另一個關于元學習[31]的觀點廣泛地涵蓋了基于數據集特性的算法選擇和配置技術，并且很難與自動機器學習(AutoML)[32]區分開來。在這篇論文中，我們關注當代的神經網絡元學習。我們將其理解為算法或歸納偏差搜索，但重點是通過端到端學習明確定義的目標函數(如交叉熵損失、準確性或速度)來實現的。

因此，本文提供了一個獨特的，及時的，最新的調查神經網絡元學習領域的快速增長。相比之下，在這個快速發展的領域，以往的研究已經相當過時，或者關注于數據挖掘[29、33、34、35、36、37、31]、自動[32]的算法選擇，或者元學習的特定應用，如小樣本學習[38]或神經架構搜索[39]。

我們討論元學習方法和應用。特別是，我們首先提供了一個高層次的問題形式化，它可以用來理解和定位最近的工作。然后，我們在元表示、元目標和元優化器方面提供了一種新的方法分類。我們調查了幾個流行和新興的應用領域，包括少鏡頭、強化學習和架構搜索;并對相關的話題如遷移學習、多任務學習和自動學習進行元學習定位。最后，我們討論了尚未解決的挑戰和未來研究的領域。

未來挑戰：

-元泛化 元學習在不同任務之間面臨著泛化的挑戰，這與傳統機器學習中在不同實例之間進行泛化的挑戰類似。

• 任務分布的多模態特性
• 任務族
• 計算代價
• 跨模態遷移和異構任務

總結

元學習領域最近出現了快速增長的興趣。這帶來了一定程度的混亂，比如它如何與鄰近的字段相關聯，它可以應用到什么地方，以及如何對它進行基準測試。在這次綜述中，我們試圖通過從方法學的角度對這一領域進行徹底的調查來澄清這些問題——我們將其分為元表示、元優化器和元目標的分類;從應用的角度來看。我們希望這項調查將有助于新人和實踐者在這個不斷增長的領域中定位自己，并強調未來研究的機會。