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简述AutoML由来与其应用现状

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发表于 2020-1-4 12:32:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
简述AutoML由来与其应用现状

不过目前常说的AutoML,对于数据挖掘和深度学习两个领域来说,几乎是完全不一样的的东西。
数据挖掘的 关注自动化特征工程,模型选择,自动训练最好能生成代码,数据偏移检测
深度学习的 关注网络结构的设计和其参数的调节

AutoML借鉴了机器学习的许多学科,主要是:
  • 贝叶斯优化
  • 结构化数据和大数据的回归模型
  • Meta 学习
  • 迁移学习
  • 组合优化

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