AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。 AutoML框架执行的任务可以被总结成以下几点： 预处理和清理数据。 选择并构建适当的特征。 选择合适的模型。 优化模型超参数。

实际应用中，如何设计机器学习算法？ 这一过程能否自动化，以减少人力消耗？ 为此，自动机器学习（AutoML）技术应运而生。 近日，大连理工大学刘日升教授与北京大学林宙辰教授合作，在《国家科学评论》（National Science Review, NSR）发表观点文章，在双层优化 ...

随着AI迅速向边缘领域挺进，对智能边缘器件的需求随之激增。然而，要在小尺寸的微控制器上部署强大的模型，仍是困扰众多开发者的难题。开发者需要兼顾数据预处理、模型选择、超参数调整并针对特定硬件进行优化，学习曲线极为陡峭。因而，开发者肯定 ...

本文系统回顾了交通预测模型的演进，分析了传统机器学习与深度学习在时空数据处理中的局限性，提出自动机器学习（AutoML）通过自动化数据预处理、特征工程及模型优化，有效减少人工干预并提升模型泛化能力，同时指出端到端自动化仍面临挑战，为未来 ...

Azure Machine Learning Service is Microsoft’s latest offering for developers and data scientists in the custom cloud machine learning and deep learning category. Azure Machine Learning Service adds to ...

The two biggest barriers to the use of machine learning (both classical machine learning and deep learning) are skills and computing resources. You can solve the second problem by throwing money at it ...