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机器学习中的AutoML是什么?

机器学习是当前最流行的技术!!!目前, 它几乎可用于所有可以想象的领域, 从而无限地推动了它的重要性。但是那些也不了解机器学习的人呢?那边自动化机器学习或AutoML进来!

自动化机器学习(AutoML)基本上涉及将机器学习应用于行业中实际相关的现实问题的端到端过程的自动化。近年来, 机器学习或机器学习是未来的关键, 而且一次又一次地证明, 机器学习是机器学习的关键。可以理解, 这是一项新兴技术, 可以实现多种方向的研究, 分析和实现.

但是, 这种庞大而强大的技术的使用仅限于数据科学家, 机器学习爱好者和研究人员的数量, 这些数量很少且正在缓慢增长。为了弥合这一差距, 出现了自动机器学习的理论或概念。数据科学家必须运用适当的方法数据预处理, 参数工程, 参数提取和参数选择方法使数据集可以进行推理, 从而可以进行数据分析。以下这些预处理步骤, 算法必须适当地选择, 并且必须执行超参数优化最大限度地发挥其最终的机器学习模型的预测性能。由于其中许多步骤只能由ML专家执行, 因此AutoML被提出作为一种基于人工智能的解决方案, 以解决在没有太多专业知识的情况下轻松应用机器学习的挑战。谷歌领先的技术巨头之一发布了云AutoML用于基于企业对企业的定制机器学习模型。

重要的是, 要研究自动化机器学习的这一领域, 并包括更多的社区, 因为这是最重要的领域, 也是一个尚未开发的潜力领域。这样的开源项目之一是AutoKeras它执行或用于神经体系结构搜索。 AutoKeras是一个开源软件库, 用于自动机器学习(AutoML)。由…开发数据实验室在德克萨斯农工大学和社区贡献者中。 AutoKeras帮助实现AutoML的最终目标, 该目标是向仅具有基础机器学习或数据科学背景的领域专家提供免费的深度学习工具。

因此, 我们可以从本文得出结论, AutoML可能是一个新领域, 但是, 它具有无限的机会, 甚至有可能在未来成为机器学习的全新领域。


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