传统上，术语AutoML用于描述模型选择和/或超参数优化的自动化方法。这些方法适用于许多类型的算法，例如随机森林，梯度提升机器（gradient boosting machines），神经网络等
2018-10-18 09:50
AutoMl及NAS概述：更有效地设计神经网络模型工具
2019-09-04 06:37
2018年1月，谷歌云宣布将AutoML最为机器学习产品的一部分。目前，AutoML中有一个公开可用的产品——AutoML Vision，这是一款可识别或者对图中目标物体进行分类的API。根据该产品
2018-07-26 09:29
在传统深度学习的模型构建中，主要包含以下步骤：数据处理、特征工程、模型架构选择、超参数优化、模型后处理、结果分析。这些步骤往往会耗费大量人力和时间。在 AutoML 中，则可以对大部分步骤进行自动处理。在该项目中，作者对相关的 AutoML 类别进行了总结，包括：
2019-06-07 17:12
我们很高兴地宣布，我们的AutoML服务器应用程序Analytics Studio将很快在开源许可下提供。我们还将推出一个新的开源项目网站，以联合一个致力于为 tinyML 模型开发创建全面的、与硬件无关的解决方案的开发人员社区。此次发布计划于初夏进行，我们正准备在您的支持下取得成功。
2024-11-06 09:36
如何通过FEDOT将AutoML用于时间序列数据？如何通过时间序列预测的现实世界任务了解FEDOT的核心正在发生什么？
2021-10-26 07:37
初始算法选择和超参数优化是我个人不喜欢做的活动。如果你像我一样，那么也许你会喜欢自动机器学习（AutoML），一种我们可以让脚本为我们完成这些耗时的ML任务的技术。
2022-03-15 11:11
AutoGluon AutoML 工具箱使培训和部署尖端技术变得很容易 复杂业务问题的精确机器学习模型。此外， AutoGluon 与 RAPIDS 的集成充分利用了 NVIDIA GPU 计算的潜力，使复杂模型的训练速度提高了 40 倍，预测速度提高了 10 倍。
2022-04-26 16:01
VEGA是华为诺亚方舟实验室自研的全流程AutoML算法集合，提供架构搜索、超参优化、数据增强、模型压缩等全流程机器学习自动化基础能力。...
2022-01-26 19:11
NAS，可能有理解有误，望指正批评。 介绍 首先这篇综述是讲AutoML的，不单单是NAS，但是因为NAS是AutoML中最最重要的一部分，所以主要篇章还是用来讲NAS了。据作者所说，应该是第一篇完整讲述AutoML
2020-12-26 09:40
